@unpublished{upm224,
           title = {Ontolog{\'i}a para planificaci{\'o}n lineal},
            year = {2002},
          author = {Pablo San Segundo Carrillo},
          school = {Industriales},
        keywords = {INTELIGENCIA ARTIFICIAL; SISTEMAS AUTOMATIZADOS DE PRODUCCION; CIENCIA DE LOS ORDENADORES; MATEMATICAS;},
             url = {https://oa.upm.es/224/},
        abstract = {Como consecuencia de la ineficiencia potencial de la planificaci{\'o}n lineal manifestada en el excesivo retroceso durante la b{\'u}squeda en algunos de los primeros sistemas planificadores lineales, este tipo de planificaci{\'o}n hab{\'i}a quedado relegado a un segundo plano como herramienta de prop{\'o}sito general. Recientemente, sin embargo, se ha reabierto el debate al incluirse un nuevo elemento de juicio: la mayor capacidad de expresi{\'o}n en la codificaci{\'o}n de los dominios, lo que facilita la implementaci{\'o}n de conocimiento espec{\'i}fico para guiar la b{\'u}squeda, al desarrollarse {\'e}sta en un espacio de estados. En esta tesis se ha continuado esta l{\'i}nea de investigaci{\'o}n, aportando un marco formalizador para la representaci{\'o}n de conocimiento espec{\'i}fico en dominios de planificaci{\'o}n cl{\'a}sica. Se propone una metodolog{\'i}a innovadora de prop{\'o}sito general que se ha denominado ESPLAN (EStrategias para PLANificaci{\'o}n), para capturar el conocimiento espec{\'i}fico en los t{\'e}rminos del experto en el dominio. A tal fin, el planificador ESPLAN debe poder representar intuiciones, posiblemente incompletas, aprovechar nuevas oportunidades que se presenten y recuperarse de errores en su propia base de conocimiento, durante la planificaci{\'o}n. Esta metodolog{\'i}a aportada ESPLAN se fundamenta en una nueva ontolog{\'i}a que utiliza la noci{\'o}n estrategia para construir jerarqu{\'i}as, de forma similar a lo que ocurre en la planificaci{\'o}n HTN. A diferencia de las tareas HTN, se ha previsto para las estrategias que puedan ser incompletas y que puedan transmitir informaci{\'o}n durante los retrocesos. Las estrategias conforman la base de conocimiento del planificador ESPLAN que se encuentra en un plano superior a las acciones concretas, lo que permite dise{\~n}ar la Teor{\'i}a de Estrategias para el dominio, de forma totalmente independiente de la posterior representaci{\'o}n de las acciones. La ontolog{\'i}a se complementa con un nuevo algoritmo de planificaci{\'o}n que introduce una b{\'u}squeda de oportunidades y de contingencia innovadora, que se solapa con la b{\'u}squeda convencional. Se definen adem{\'a}s los elementos necesarios para controlar la complejidad a{\~n}adida, as{\'i} como condiciones operativas para su uso. En esta tesis el modelado ESPLAN se ha aplicado al ajedrez, dominio {\'e}ste en el que normalmente no se ha utilizado la perspectiva de la planificaci{\'o}n. En este dominio complejo se ha definido aqu{\'i} una Teor{\'i}a de Estrategias lo suficientemente representativa para realizar b{\'u}squedas totalmente guiadas por estrategias en algunas posiciones prototipo, en el que el conocimiento existente permite dirigir la b{\'u}squeda completamente. Se han construido varios demostradores. Uno de ellos, adem{\'a}s de validar la metodolog{\'i}a propuesta en el dominio del ajedrez, tiene la suficiente entidad como para ser un verdadero banco de pruebas que permita, en un futuro pr{\'o}ximo, incorporar cada vez m{\'a}s conocimiento heur{\'i}stico a este dominio, en t{\'e}rminos similares a los que emplean los Grandes Maestros.}
}