Última actualización: 14/07/2021


Curso Académico: 2021/2022

Planificación Automática
(18657)
Máster Universitario en Ingeniería Informática (Plan: 449 - Estudio: 228)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: GARCIA OLAYA, ANGEL

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Informática

Tipo: Optativa
Créditos: 3.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Ninguno
Objetivos
- Presentar las distintas técnicas de planificación automática que existen actualmente - Estudiar las características de cada técnica y el tipo de aplicaciones para las que es apropiada - Utilizar herramientas que implementen algunos de los grandes tipos de técnicas para resolver problemas concretos - Determinar posibles temas abiertos para la realización de trabajos fin de máster y tesis doctorales
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
1. Introducción 1.1 Representación del conocimiento 1.2 Búsqueda heurística 2. Planificación clásica 2.1 Espacio de estados. STRIPS 2.2 Espacio de planes. UCPOP 3. Planificación basada en técnicas de grafos de planes 3.1 Grafos de plan. GRAPHPLAN 3.2 Satisfacción lógica. SATPLAN 4. Planificación heurística 4.1 Primeros enfoques. HSP, FF 4.2 Nuevas técnicas. Fast downward, Bases de datos de patrones, landmarks, planificación simbólica, portfolios 4.3 Planificación jerárquica. HTN. SHOP2 5. Aprendizaje automático en planificación 6. Otros enfoques 6.1 Planificación temporal (scheduling) 6.2 Planificación con satisfacción parcial 6.3 Planificación con incertidumbre
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
ACTIVIDADES FORMATIVAS AF3 - Clases teórico prácticas [23,33 horas con un 100% de presencialidad, 0,78 ECTS] AF5 - Tutorías [8 horas con un 25% de presencialidad, 0,27 ECTS] AF7 - Trabajo individual del estudiante [55,67 horas con un 0% de presencialidad, 1,86 ECTS] AF8 - Exámenes parciales y finales [3 horas con un 100% de presencialidad, 0,1 ECTS] METODOLOGÍAS DOCENTES MD1 - Exposiciones en clase del profesor con soporte de medios informáticos y audiovisuales, en las que se desarrollan los conceptos principales de la materia y se proporciona la bibliografía para complementar el aprendizaje de los alumnos. MD2 - Lectura crítica de textos recomendados por el profesor de la asignatura: Artículos de prensa, informes, manuales y/o artículos académicos, bien para su posterior discusión en clase, bien para ampliar y consolidar los conocimientos de la asignatura. MD3 - Resolución de casos prácticos, problemas, etc.... planteados por el profesor de manera individual o en grupo MD5 - Elaboración de trabajos e informes de manera individual o en grupo.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100
Calendario de Evaluación Continua
Bibliografía básica
  • James F. Allen, James Hendler y Austin Tate (eds.). Readings in planning. Morgan Kaufmann, 1990..
  • Malik Ghallab, Dana Nau, Paolo Traverso. Automated Task Planning. Theory & Practice. Morgan Kaufmann, 2004.
  • Stuart Russell y Peter Norvig. Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno. Prentice Hall, 1996..
Recursos electrónicosRecursos Electrónicos *
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El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.