UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Razonamiento y Planificación Automática
Guía de Estudio: TEMA 8. Sistemas basados en STRIP
UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Razonamiento y Planificación Automática
Guía de Estudio: TEMA 8. Sistemas basados en STRIP
Estudia estos recursos para profundizar en el tema y obtener una comprensión completa y
avanzada de los sistemas de planificación basados en STRIPS.
Introducción
Los sistemas de planificación basados en STRIPS (Stanford Research Institute Problem Solver)
son fundamentales en el campo de la inteligencia artificial, especialmente en el diseño de agentes
autónomos capaces de planificar y ejecutar acciones. Este tema abarca desde los fundamentos
de STRIPS hasta lenguajes más modernos como PDDL (Planning Domain Definition Language) y
GOAP (Goal-Oriented Action Planning). Esta guía de estudio te proporcionará una comprensión
técnica y avanzada de estos sistemas, sus características, ventajas y desventajas, así como
recomendaciones para una comprensión efectiva del material.
a. ¿Cómo estudiar este tema?
Para abordar el estudio de los sistemas basados en STRIPS de manera efectiva, es
recomendable seguir los siguientes pasos:
1. Revisión de Conceptos Previos: Asegúrate de tener una comprensión sólida de los
fundamentos de la inteligencia artificial, particularmente en planificación y razonamiento.
2. Estudio de Materiales Teóricos: Lee artículos académicos y capítulos de libros
especializados en sistemas de planificación.
3. Práctica con Ejemplos y Ejercicios: Implementa algoritmos básicos y resuelve
problemas prácticos para consolidar tu comprensión.
4. Uso de Simuladores y Herramientas: Utiliza herramientas de simulación y lenguajes
específicos como PDDL para experimentar con ejemplos reales.
5. Discusión y Colaboración: Participa en foros y grupos de estudio para discutir conceptos
y resolver dudas.
b. STRIPS
Definición: STRIPS es un formalismo de planificación automática introducido en la década de
1970 en el Stanford Research Institute.
Características:
Representación: Utiliza estados del mundo representados como conjuntos de
proposiciones lógicas.
Operadores: Define operadores de acción mediante precondiciones y efectos.
, Planificación: Genera planes secuenciales que transforman un estado inicial en un estado
objetivo.
Ventajas:
Simplicidad: Su estructura es sencilla y fácil de entender.
Eficiencia: Es relativamente eficiente en problemas de planificación de tamaño moderado.
Desventajas:
Limitaciones: No maneja bien problemas de planificación con incertidumbre o con
recursos continuos.
Escalabilidad: La eficiencia disminuye significativamente con el aumento de la
complejidad del problema.
c. PDDL
Definición: PDDL es un lenguaje estándar utilizado para definir problemas de planificación y
dominios en inteligencia artificial.
Características:
Flexibilidad: Permite la definición de diversos tipos de problemas, desde los más simples
hasta los más complejos.
Modularidad: Separa la definición del dominio (acciones, objetos, etc.) de la definición del
problema específico (estado inicial, objetivos).
Ventajas:
Estándar: Es ampliamente aceptado y utilizado en la comunidad de IA.
Compatibilidad: Compatible con múltiples planificadores y herramientas de simulación.
Desventajas:
Complejidad: La sintaxis puede ser complicada para principiantes.
Curva de Aprendizaje: Requiere tiempo y práctica para dominarlo completamente.
d. GOAP
Definición: GOAP es un paradigma de planificación orientada a objetivos utilizado principalmente
en la inteligencia artificial de videojuegos.
Características:
Enfoque Modular: Se centra en descomponer objetivos en acciones simples que los
agentes pueden ejecutar.
Adaptabilidad: Los agentes pueden adaptarse dinámicamente a cambios en el entorno y
en los objetivos.
Ventajas:
Flexibilidad: Permite la creación de comportamientos complejos y realistas en los
agentes.
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