Título: Planejamento & Escalonamento - O planejador FF-métrico
Palestrante: Aldebaran Perseke

Resumo: A área de Robótica em Inteligência Artificial tem como objetivo
        integrar teoria e implementação da percepção, raciocínio e ação de
        robôs ou softbots. Destaca-se aí o raciocínio sobre metas, ações (ou
        tarefas) e planos, podendo envolver restrições temporais e/ou alocação
        de recursos, bem como a otimização de uma função objetivo.

        Pesquisas sobre planejamento em IA sempre se preocuparam com os
        problemas relativos à geração de cursos de ações ou planos, porém,
        grande enfoque foi dado ao raciocínio sobre restrições lógicas
        (abordagens baseadas apenas em lógica) sendo uma das preocupações de
        planejamento minimizar o comprimento do plano gerado.

        Somente recentemente, algoritmos de planejamento foram estendidos de
        forma a tratarem problemas de alocação de recursos que envolvam
        variáveis numéricas e otimização. Desta forma, as pesquisas atuais tem
        a possibilidade de integrar resultados das áreas de planejamento e
        escalonamento. Um sistema recentemente proposta nesta linha é o
        FF-metric, que utiliza uma extensão do sistema de planejamento
        Graphplan para calcular uma heurística de um processo de busca local
        derivado do Hill-Climbing. Nesta palestra serão apresentados os
        sistemas FF e sua recente extensão, o FF-métrico.