Planificación híbrida para el diseño automático de programas de control industrial

Resumen

El objetivo principal de esta tesis es la definición de un nuevo modelo de planificación híbrida en Inteligencia Artificial que integre tecnicas de planificación de orden parcial, de planificación jerarquica y de planificacion condicional, para la resolución de problemas reales en dominios afectados de incertidumbre, La utilidad de este modelo se validara mediante su aplicación al diseño automático de programas de control secuencial. El desarrollo de la Tesis parte de una revisión inicial del estado del arte de los modelos actuales de planificación en inteligencia artificial, y en el resto de capitulos, la definicion del modelo se desarrolla de forma gradual: En el capitulo 2 se define un modelo híbrido que incorpora tecnicas de planificacion de orden parcial y jerarquica, implementado finalmente en un planificador denominado HYBIS un algoritmo que sigue un proceso de refinamiento jerarquico para generar planes jerarquicos, en los que las acciones son descompuestas dinamicamente. La utilidad de HYBIS se muestra mediante su aplicación al diseño automatico de secuencias modulares de control para sistemas de manufacturación. En el Capitulo 3 se mejora la eficiencia en tiempo y espacio de HYBIS mediante la introducción de nuevas tecnicas de poda en un espacio de planes jerarquicos y mediante la definición de una función heurística que analiza la estructura modular de un plan jerarquico. Etas tecnicas son generales y pueden aplicarse a cualquier planificador jerarquico. Finalmente, en el Capitulo 4 se extiende el modelo definido previamente con tecnicas de planificacion condicional (con conocimento incompleto), implementando finalmente en un planificador denominado ADVICE, un algoritmo de planificacion condicional y jerarquica que genera planes jerarquicos que incluyen etapas de detección y ramas condicionales. La utilidad de ADVICE se muestra mediante su aplicación al diseño automatico de programas modulares de