Автоматическое планирование и диспетчеризация ( англ. Automated planning and scheduling , APS) — область задач искусственного интеллекта , касающаяся выполнения стратегии или последовательности действий, обычно для интеллектуальных агентов , автономных роботов и . В отличие от классических проблем управления и , решения задач данной области комплексны, неизвестны и должны разрабатываться и оптимизироваться в многомерном пространстве.

При известных параметрах среды и доступных моделях планирование может осуществляться на этапе проектирования системы. Решения можно найти и оценить до выполнения. В случае непредсказуемого поведения среды стратегия должна пересматриваться на этапе реализации плана. Модели и шаблоны поведения должны быть адаптированы. Решения в основном используют процессы проб и ошибок присущие области искусственного интеллекта, такие как динамическое программирование , Обучение с подкреплением и комбинаторная оптимизация .

У типичного планировщика три входа: описание начальных условий, описание желаемой цели и множество возможных действий, заданных формальным языком наподобие STRIPS . Планировщик создаёт последовательность действий, которые ведут систему из начального состояния в состояние, удовлетворяющее поставленной цели. Альтернативным способом описания проблем планирования является , в которой из данного множества задач, каждая задача может быть либо выполнена с помощью примитивного действия, либо разбита на аналогичное подмножество задач.

См. также

• Программный агент
• Модель акторов

Ссылки