Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/2063
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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.creatorMA. DE GUADALUPE GARCIA HERNANDEZes_MX
dc.date.accessioned2020-06-18T22:12:44Z-
dc.date.available2020-06-18T22:12:44Z-
dc.date.issued2012-02-09-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/2063-
dc.description.abstractLos procesos de Planificación y de Scheduling en Inteligencia Artificial han estado tradicionalmente relacionados de una manera muy rígida. El primero selecciona a las acciones requeridas para obtener las metas establecidas y el segundo estudia a los requerimientos de ejecución (tiempo y recursos) de esas acciones. Sin embargo, los problemas del mundo real requieren de las capacidades de ambos procesos. En el Estado del Arte se encontraron dos formas de abordar esos problemas: i) enfoque de planificación extendida; ii) enfoque de scheduling extendido. Debido a que ellos presentaron grandes desventajas, fue necesario proveer un modelo que intercale a ambos procesos en una forma flexible (alternando las capacidades de ambos procesos) y general (aplicando a cualquier dominio y para cualquier problema). Este artículo presenta un modelo integrado propuesto, donde se enfatiza en los puntos claves de este enfoque: su estructura y cómo interactúan ambos procesos.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherUniversidad de Guanajuatoes_MX
dc.relationhttp://www.actauniversitaria.ugto.mx/index.php/acta/article/view/177/155-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.sourceActa Universitaria: Multidisciplinary Scientific Journal. Vol. 16, No.3 (2006)es_MX
dc.titleIntegración de Planificación y Scheduling: Un Modelo General y Flexiblees_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_MX
dc.creator.idinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/61398es_MX
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/1es_MX
dc.subject.keywordsIntegraciónes_MX
dc.subject.keywordsPlanificaciónes_MX
dc.subject.keywordsSchedulinges_MX
dc.subject.keywordsInteligencia artificiales_MX
dc.subject.keywordsIntegrationen
dc.subject.keywordsPlanninges_MX
dc.subject.keywordsArtificial intelligenceen
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_MX
dc.description.abstractEnglishAI Planning and Scheduling processes have traditionally been related to each other in a stiff manner. The first one selects required actions for obtaining the established goals and the second one studies the execution requirements (time and resources) of these actions. However, real-world problems require capabilities of both processes. The State-of-the-Art reveals two ways for tackling these problems: i) extended planning approach and ii) extended scheduling approach. Because they presented great disadvantages, it was necessary to provide a model that interleaves both processes in a flexible (alternating each process capabilities) and general (applied to any domain and to any problem) way. This paper presents a proposal for an integrated model, where the key points: its structure and how both processes interact, are emphasized.en
Appears in Collections:Revista Acta Universitaria

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