Труды КНЦ вып.9 (ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ вып. 10/2018(9))

утверждения явно представлены для каждой дискретной временной точки. В результате SAT-планировщики часто требуют огромных объемов памяти (гигабайт) для представления задач сравнительно небольшой размерности. Во- вторых, описанная выше кодировка ограничивается дискретным временем и, следовательно, не поддерживает представление действий, которые имеют разную продолжительность или связаны временными ограничениями. Зачастую описанные направления интеллектуального планирования (на основе графа планирования и на основе логических методов) интегрируются, образуя новые группы методов. Например, метод, используемый в системе Blackbox, состоит в преобразовании графа планирования в выражение КНФ, а затем извлечении плана с использованием решателя задач SAT. Такой подход обладает более высокой производительностью, чем SATplan, и причиной этого, скорее всего, является то, что в графе планирования уже устранены многие невозможные состояния и действия из рассматриваемой задачи. Кроме того, такой подход действует лучше по сравнению с алгоритмом Graphplan, по- видимому, из-за того, что поиск условий выполнимости, подобный алгоритму WalkSAT, характеризуется гораздо большей гибкостью, чем ограниченный поиск с возвратами, используемый в алгоритме Graphplan. Таким образом, большинство классических методов планирования не может представлять или рассуждать о ресурсах, количественных (вещественнозначных) величинах, непрерывном времени. Большинство методов также игнорирует оптимизацию. Были предприняты попытки расширить методы классического планирования для обработки ресурсов [16] и вещественнозначных величин, а также обеспечить поддержку критериев оптимизации [12, 15]. Предпринимались попытки расширить методы планирования для обработки временных ограничений [17]. Выход за рамки классического планирования Далее кратко опишем некоторые исследования, которые нацелены на преодоление перечисленных недостатков классического планирования. Отметим такое направление исследований в области интеллектуального планирования как планирование иерархической сети задач (HTN Planning). В HTN-планировании первоначальный план, который описывает задачу, рассматривается как описание на очень высоком уровне абстракции. Планы уточняются путем декомпозиции действий. Идея использовать подобное структурированное описание для повышения эффективности процедур планирования оказалась очень продуктивной. Нельзя отрицать, что в большинстве практических систем планирования использовались методы HTN [18]. Например, система O-Plan [1], в которой планирование сочеталось с составлением расписаний, использовалась для разработки производственных планов в компании Hitachi. Тем не менее, многие исследователи недовольны HTN-планированием, потому что оно ближе к «программированию» конкретного приложения, чем к предоставлению декларативного описания доступных действий и использованию общих методов для планирования. Авторам неизвестна всеобъемлющая обзорная статья, в которой описываются различные системы и методы HTN-планирования. Введение в HTN-планирование можно найти в [19]. 27