AI Planning

AI Planning решает задачу построения плана — формальной последовательности действий, исполнив которую агент достигает цели при минимальных затратах ресурсов. Основные целевые функции планирования ИИ:

1. Достижение конкретных целей — переход к точно заданному состоянию^[3].
2. Оптимизация ресурсов и времени — выбор наилучшего пути по стоимости, энергопотреблению и длительности^[4].
3. «Предварительное мышление» (look-ahead) — оценка множества вариантов развития событий ещё до начала действий^[5].
4. Адаптивность — способность перепланировать при появлении новой информации.
5. Автономность и объяснимость решений — агент действует независимо и может обосновать выбранную последовательность шагов^[6].

• Определение цели (Goal Definition) — формальная спецификация желаемого конечного состояния, к которому должен прийти агент^[7].
• Модель мира / представление состояния (World Model / State Representation) — описание текущей конфигурации среды и правил её изменения.
• Действия / операторы (Actions / Operators) — набор допустимых операций с предусловиями и эффектами.
• Декомпозиция задачи (Task Decomposition) — разбивка сложной цели на управляемые подцели.
• Исполнение плана (Plan Execution) — реализация сгенерированной стратегии во внешнем мире.
• Обратная связь и перепланирование (Feedback & Re-planning) — мониторинг выполнения, корректировка плана при отклонениях^[8].
• Память — сохранение предыдущих состояний и решений для обучения на опыте.
• Рассуждение и принятие решений — выбор действия с наибольшей ожидаемой полезностью^[9].

Процесс планирования ИИ включает несколько последовательных этапов, каждый из которых играет ключевую роль в достижении целевого состояния.

На этом этапе определяются начальное и целевое состояния, формируется список допустимых действий и фиксируются ограничения среды^[10].

Алгоритм исследует пространство состояний с помощью методов поиска (например, A*, эвристический или символьный поиск) и строит последовательность шагов, минимизирующую стоимость достижения цели^[11].

Построенный план проверяется на выполнимость и соответствие исходным требованиям; при необходимости вносятся корректировки^[12].

План развёртывается в рабочей среде, интегрируется с бизнес-процессами либо управляющей системой робота. На этом этапе осуществляется непосредственная реализация запланированных действий.

Агент собирает обратную связь, фиксирует отклонения от плана и при необходимости инициирует перепланирование для сохранения целевой траектории^[13].

• Автоматизация рутинных операций и ускорение процессов^[14].
• Обоснованное принятие решений на основе больших данных^[15].
• Повышенная точность прогнозов и оптимизация ресурсов^[16].
• Проактивное управление рисками.

• Высокие затраты и сложность внедрения.
• Требования к качеству и безопасности данных.
• Возможная предвзятость алгоритмов и отсутствие креативности^[17].
• Проблемы интеграции с устаревшими системами.

• Управление проектами — прогноз задержек, автоматическое расписание задач^[18].
• Производство — оптимизация загрузки рабочих центров и управление запасами^[19].
• Логистика и транспорт — построение маршрутов и управление парком транспортных средств.
• Здравоохранение — планирование цепочек поставок и персонализированное лечение.
• Финансы — андеррайтинг, борьба с отмыванием денег.
• Электронная коммерция — рекомендательные системы и таргетированная реклама.
• Робототехника и автономные системы — планирование траекторий и действий мобильных роботов.

PDDL — де-факто стандарт для формального описания домена и конкретной задачи планирования.

• Unified Planning Library — Python-API для моделирования и решения задач планирования, совместимо с большинством PDDL-планировщиков^[20].
• pyplanning — лёгкая реализация классических алгоритмов эвристического поиска с поддержкой PDDL 1.2.
• PDDL.jl — интерпретатор PDDL на Julia, позволяющий расширять семантику языка.
• PlanGEN и Camel-ai — фреймворки для многоагентного планирования и кооперации.

• Fast Downward — эвристический планировщик «по состояниям», победитель IPC-2004^[21].
• Metric-FF — расширяет FF для поддержки числовых переменных и ресурсов^[22].
• POPF — временной планировщик с частичным порядком действий.
• LPG — использует локальный поиск по графам действий и поддерживает длительные действия.
• GraphPlan — классический алгоритм, на основе которого строятся эвристики современных систем.
• SHOP2 — HTN-планировщик, генерирующий план в порядке исполнения^[23].

• ALICE — генеративное планирование строительных проектов^[24].
• SkyPlanner APS — автоматизация производственных графиков^[25].
• Workday Adaptive Planning, Oracle Fusion Cloud EPM, Pigment, Planful — корпоративные решения для финансового и бизнес-планирования с ИИ-аналитикой.