0.6.1 – Planejamento Classico
suposições do mundo simplificado
Planejamento clássico opera sob suposições que simplificam drasticamente o problema. O mundo é assumido como totalmente observável: conhecemos todas as informações relevantes. O ambiente é determinístico: cada ação tem um único resultado previsível e garantido. O tempo é discreto: ações ocorrem em etapas sequenciais sem concorrência. Além disso, os objetivos são estáticos, não mudam durante o planejamento. Por exemplo, no mundo dos blocos, sabemos posição de cada bloco a todo momento. Essas suposições permitem que planejadores clássicos usem algoritmos eficientes e completos. Elas definem o paradigma fundamental do planejamento em IA.
representação com STRIPS
STRIPS (Stanford Research Institute Problem Solver) é a representação clássica para planejamento. Ela descreve estados como conjuntos de predicados atômicos que são verdadeiros no momento. Ações são definidas por três componentes: pré-condições, efeitos positivos e efeitos negativos. Por exemplo, ação “pegar(bloco)” requer “mão_vazia” e “bloco_livre” como pré-condições. Seus efeitos: adiciona “segurando(bloco)” e remove “bloco_livre” e “mão_vazia”. Um plano é uma sequência de ações que transforma o estado inicial no objetivo. Essa representação simples e expressiva tornou-se padrão na área.
exemplo prático com strips
Considere um problema simples com dois blocos A e B sobre a mesa. Estado inicial: “sobre_mesa(A)”, “sobre_mesa(B)”, “mão_vazia”. Objetivo: “sobre(A,B)” (bloco A sobre bloco B). Ação “pegar(bloco)” exige “sobre_mesa(bloco)” e “mão_vazia”. Seus efeitos: “segurando(bloco)” e negação de “sobre_mesa(bloco)” e “mão_vazia”. Ação “colocar(bloco, alvo)” exige “segurando(bloco)” e “livre(alvo)”. Seus efeitos: “sobre(bloco, alvo)”, “mão_vazia” e negação de “segurando(bloco)” e “livre(alvo)”. O plano: pegar(A), colocar(A,B). Esse exemplo mostra como ações transformam predicados sistematicamente.
algoritmos de planejamento clássico
Planejadores clássicos utilizam busca no espaço de estados ou no espaço de planos. Busca no espaço de estados explora diferentes estados aplicando ações sucessivamente. Busca no espaço de planos trabalha com planos parciais, refinando-os até completude. O algoritmo STRIPS original utilizava busca com encadeamento para trás a partir do objetivo. Planejadores modernos como FF (Fast-Forward) usam heurísticas derivadas de problemas relaxados. A heurística remove pré-condições negativas, criando um problema mais fácil de resolver. Essa abordagem permite encontrar planos eficientes mesmo em problemas complexos.
limitações e legado
O planejamento clássico enfrenta limitações quando aplicado a problemas do mundo real. A suposição de observabilidade total falha em ambientes com sensores limitados. O determinismo não captura ações que podem falhar ou ter resultados variáveis. O mundo real é concorrente e contínuo, não discreto e sequencial. Apesar disso, o planejamento clássico estabeleceu fundamentos teóricos sólidos. Extensões como planejamento probabilístico e planejamento com observabilidade parcial abordam essas limitações. Para iniciantes, o planejamento clássico oferece a base conceitual para entender planejamento automatizado. Ele revela como problemas complexos podem ser resolvidos com ações estruturadas e raciocínio lógico.
