Planejamento em inteligência artificial utilizando redes de petri cíclicas

Em geral, a principal motivação no desenvolvimento de planejadores é a forma de representar o espaço de busca do problema.
As redes de Petri têm sido utilizadas como estrutura de representação para resolver problemas de planejamento, mas o desempenho de planejadores baseados nessa representação não tem sido satisfatório quando comparado à outras abordagens.
O relacionamento entre problemas de planejamento clássico em inteligência artificial e problemas de alcançabilidade em rede de Petri é o foco deste trabalho, dando continuidade aos trabalhos desenvolvidos dentro do grupo de pesquisa do Laboratório de Inteligência Artificial e Métodos Formais da Universidade Federal do Paraná.
São propostas regras de tradução de um problema de planejamento descrito em PDDL para redes de Petri cíclicas e seguras. Com a utilização da técnica de desdobramento de redes de Petri, eficiente para solucionar problemas de alcançabilidade, a abordagem obtém planos que resolvem o problema de planejamento de forma satisfatória.

Sobre a autora

A autora possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Estadual do Oeste do Paraná e mestrado em Informática pela Universidade Federal do Paraná. Atualmente é professora do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Paraná.