Parte IV

Planificación Práctica

Planificadores prácticos

Estos planificadores funcionan en dominios complejos y reales y permite detectar las fallas de POP y sugerir las posibles ampliaciones necesarias.

Optimum-AIV es un planificador utilizado por la Agencia Espacial Europea como auxiliar en el armado, integración y verificación (AIV) de naves espaciales. Este sistema sirve tanto para elaborar planes como para monitorear su ejecución. El objetivo principal de Optimum-AIV es la rápida capacidad de reprogramación. Básicamente estas herramientas toman un plan de orden parcial completo y con él proceden a elaborar un programa que sea óptimo para dicho plan. Las acciones se consideran como objetos que consumen tiempo y tienen restricciones de ordenamiento; se hace caso omiso de los efectos que éstos producen.

Para que los sistemas de IA puedan desempeñarse satisfactoriamente en el mundo real es necesario su integración al ambiente en el cual funcionan. Es vital que el planificador tenga acceso a las bases de datos donde está toda la información sobre el proyecto. El lenguaje Strips resulta limitado para un dominio AIV debido a que no tiene capacidad para la expresión de los cuatro conceptos básicos siguientes:

• Planes jerárquicos: una forma de manejar la creciente complejidad consiste en especificar planes según un distinto grado de detalle. Entre este nivel y el de las acciones que se ejecutan habrá una docena de niveles intermedios.
• Condiciones complejas: los operadores Strips básicamente son de tipo propositivo. Aceptan variables, pero se utilizan de manera limitada (no existe cuantificación universal) y los operadores son incondicionales.
• Tiempo: está basado en el cálculo de situaciones, da por sentado que todas las acciones se producen instantáneamente y que una acción sigue a la otra, sin que haya lapsos entre ambas. Para los proyectos del mundo real es necesario contar con un mejor modelo para el tiempo donde sea capaz de representar que los proyectos tienen un límite de tiempo, de que las acciones tienen una duración y de que hay condiciones temporales para los lapsos de un plan.
• Recursos: las limitaciones en cuanto a recursos se pueden expresar mediante la cantidad de objetos que puedan ser utilizados en un momento dado (por ejemplo personas) o una cantidad total de la que se puede disponer (por ejemplo dinero).

Optimum-AIV se basa en la arquitectura de planificación abierta O-Plan, este es semejante al planificador POP sólo que tiene capacidad para trabajar con un lenguaje más expresivo que puede representar tiempo, recursos y planes jerárquicos; también puede trabajar con heurísticas para guiar la búsqueda y lleva un registro de los motivos de cada elección, todo lo cual facilita la replanificación cuando sea necesario.

Programación de actividades: se puede dividir en una actividad de planificación (definir qué pasos de armado son los que van a llevarse a cabo) y una actividad de programación (definir cuándo y dónde se ejecutarán cada uno de tales pasos). En muchas fábricas modernas, la planificación se realiza a mano y para la programación se utiliza herramientas automatizadas. O-Plan es usado por Hitachi en la planificación y en la programación de actividades, mediante un sistema denominado TOSCA.

SIPE es un sistema para la planificación interactiva y el monitoreo de la ejecución, fue el primero en abordar el problema de la replanificación y el primero en emprender acciones en relación con el problema de los operadores expresivos. Es similar a O-Plan en cuanto a rango de sus características y su aplicabilidad. Permite aplicar reglas de deducción sobre los estados, acepta una jerarquía de herencia en clases de objetos y un expresivo conjunto de restricciones. A este sistema se lo ha utilizado en proyectos de demostración de áreas diversas, entre las que se cuentan la planificación de las operaciones de cubierta de despegue de un portaaviones y la programación de actividades de una fábrica de cerveza australiana; y también en la planificación de un edificio de varios pisos.

Se adopta la idea de descomposición jerárquica en el que un operador abstracto puede ser descompuesto en un grupo de pasos que forman un plan que implanta el operador. Esta descomposición puede ser guardada en un archivo de planes y recuperarla cuando sea necesario. La descomposición jerárquica es de gran utilidad cuando los operadores permiten su descomposición de varias maneras.

Para que la idea de planificación jerárquica funcione se necesitan dos condiciones:

• Ampliar el lenguaje Strips para que pueda trabajar con operadores que no sean primitivos. Primero, hay que dividir el conjunto de operadores en primitivos y no primitivos (la diferencia entre lo que es primitivo y lo que no depende del agente encargado de ejecutar el plan). Segundo, se añade un conjunto de métodos para la descomposición. Cada uno de ellos es una expresión de la forma descomponer(o,p), que significa que un operador no primitivo que se unifica con o puede descomponerse en un plan p.
• Modificar el algoritmo de planificación de manera que acepte el reemplazo de operadores que no sean primitivos por su respectiva descomposición.

La planificación jerárquica permite construir planes muy complejos a partir de subplanes más simples. También permite la elaboración de planes, su guardado y reutilización en posteriores problemas de planificación.

La modificación del planificador se propone un planificador de descomposición jerárquica POP-DJ, basado en el planificador POP, donde se han efectuado dos cambios importantes.

• Además de contar con maneras de satisfacer las condiciones insatisfechas del plan, el algoritmo debe buscar la manera de descomponer operadores no primitivo.
• El algoritmo recibe como entrada un plan, en vez de recibir una meta.

En los dominios del mundo real los agentes tienen que manejar tanto información incompleta como inexacta. La incompletez es el resultado de lo inaccesible del mundo; mientras que la falta de exactidud se debe a que no necesariamente el mundo corresponda al modelo que de él tenga el agente.

Hay dos formas de manejar los problemas relacionados con la información incompleta e inexacta:

• Planificación condicional también conocida como planificación de contingencia, enfrenta el problema de contar con información incompleta construyendo un plan condicional en el que se consideran todas las posibles situaciones de contingencia que puedan surgir. En la elección de qué parte del plan se va a ejecutar, el agente se auxilia incorporando acciones de percepción en el plan, con el fin de someter a prueba las condiciones respectivas.
• Monitoreo de la ejecución: mediante un monitoreo de lo que está pasando durante la ejecución del plan, el agente podrá darse cuenta de que algo anda mal. Procede así una replanificación para encontrar una manera de lograr sus metas vistas desde una nueva situación.

Comparación entre planificación condicional y replanificación

En el caso de la planificación condicional casi todas las acciones del mundo real pueden producir diversos resultados, además del esperado. La cantidad de condiciones posibles para las que hay que planificar crece exponencialmente con la cantidad de pasos presentes en un plan. Si se considera que sólo un conjunto de condiciones es el que realmente se producirá, tal planificacción constituye un derroche y resulta impráctica. Muchos de los eventos para los que se ha planificado tienen sólo una posibilidad infinitesimal de producirse.

Al considerar la replanificación es evidente que el planificador está suponiendo básicamente que no hay falla en las acciones y los problemas se van resolviendo conforme van surgiendo durante la ejecución.