Planificación, programación y optimización
Sirve para decidir qué hacer, en qué orden y con qué recursos cuando compiten varias alternativas. Una formulación adecuada explicita el objetivo y las restricciones, como capacidad, horarios, distancia o seguridad, antes de calcular rutas o calendarios.
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Cuándo surgió
Planificar acciones y elegir buenas rutas son problemas anteriores a la IA moderna. Entre 1966 y 1972, el robot Shakey usó el planificador STRIPS para descomponer metas en acciones posibles, un hito de la investigación en planificación. La optimización también heredó métodos de la investigación operativa y las matemáticas aplicadas.
Qué es
La planificación elige secuencias de acciones para lograr metas; la programación distribuye tareas en el tiempo y entre recursos; la optimización compara alternativas según objetivos y restricciones. La búsqueda, las heurísticas y los algoritmos evolutivos son algunas técnicas posibles.
Cómo funciona
El problema se describe con un estado inicial, una meta, acciones posibles y restricciones. El planificador busca una secuencia viable; la programación distribuye tareas en el tiempo; la optimización compara soluciones por coste, tiempo u otro objetivo. Algoritmos exactos pueden buscar la mejor respuesta demostrable, mientras las heurísticas encuentran una útil más rápido.
Para qué sirve
Sirve para decidir qué hacer, en qué orden y con qué recursos cuando compiten varias alternativas. Una formulación adecuada explicita el objetivo y las restricciones, como capacidad, horarios, distancia o seguridad, antes de calcular rutas o calendarios.
Dónde se utiliza
Las entregas, los turnos de trabajo, la asignación de máquinas y las trayectorias de robots son usos habituales. En el reparto, cada vehículo tiene una capacidad, cada parada puede tener una franja horaria y el sistema busca una combinación viable con menor coste estimado.
Límites y cuidados
Una solución calculada depende de los datos y las restricciones; no es necesariamente la mejor posible ni exige predecir el futuro. Una solución calculada refleja los datos y prioridades proporcionados. En problemas grandes puede ser impracticable demostrar el óptimo; una herramienta de rutas puede devolver una buena solución que no sea la mejor posible. Cambios de tráfico o demanda exigen recalcular.