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dc.contributor.advisorMenezes, Maria Viviane de-
dc.contributor.authorFerreira, Macílio da Silva-
dc.date.accessioned2018-02-08T18:39:20Z-
dc.date.available2018-02-08T18:39:20Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.citationFERREIRA, Macilio da Silva. Análise do planejador simbólico Alpha-CTL na detecção de problemas de planejamento sem solução. 2017. 61 f. TCC (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Ceará, Campus Quixadá, Quixadá, 2017.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/29523-
dc.description.abstractPlanning is the subarea of Artificial Intelligence that is concerned with proposing a sequence of actions in order to achieve a goal. The solution to a planning problem is a sequence of actions, called a plan, that enables the agent to reach a state that satisfies the goal (goal state) from an initial state. Thus, when it is not possible to find a plan that reaches the goal, we say that the planning problem has no solution. The first unsolvability international planning competition (UIPC) was held in 2016 by International Planning Competition (IPC), with the goal of determining whether a given planning task is unsolvable. The present work proposes an evaluation of the planning algorithm as a symbolic verification of models based on the α-CTL logic (MENEZES, 2014) to detect problems of planning without solution using the domains provided by the competition. Thus, we perform a comparison between the results obtained by the planning algorithm as a symbolic verification of models based on the α-CTL logic and the results obtained by the participant algorithms of the UIPC-2016.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectPlanejamento automatizadopt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectVerificação de modelospt_BR
dc.subjectLógica temporalpt_BR
dc.titleAnálise do planejador simbólico Alpha-CTL na detecção de problemas de planejamento sem soluçãopt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.contributor.co-advisorOliveira, Paulo de Tarso Guerra-
dc.description.abstract-ptbrPlanejamento é a subárea da Inteligência Artificial que preocupa-se em propor uma sequência de ações de modo a alcançar um objetivo. A solução de um problema de planejamento é uma sequência de ações, denominada plano, que possibilita o agente alcançar um estado que satisfaz o objetivo (estado meta) a partir de um estado inicial. Assim, quando não é possível encontrar um plano que alcance a meta, dizemos que o problema de planejamento não possui solução. A Competição Internacional de Planejamento para Problemas sem Solução (UIPC) foi realizada no âmbito da IPC, pela primeira vez em 2016. O objetivo da UIPC-2016 é analisar algoritmos capazes de detectar se um problema de planejamento possui ou não solução. O presente trabalho propõe uma avaliação do algoritmo de planejamento como verificação simbólica de modelos baseado na lógica α-CTL (MENEZES, 2014) para detecção de problemas de planejamento sem solução utilizando os domínios fornecidos pela competição. Deste modo, realizamos uma comparação entre os resultados obtidos pelo algoritmo de planejamento como verificação simbólica de modelos baseado na lógica α-CTL e os resultados obtidos pelos algoritmos participantes da UIPC-2016.pt_BR
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