KIPlanung

KIPlanung bezeichnet einen Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der sich mit der automatischen Erzeugung von Handlungsfolgen zur Zielerreichung aus einem Modell der Umgebung befasst. Ziel ist es, aus einer gegebenen Problemstellung, describt durch Zustände, Aktionen und Ziele, eine Abfolge von Aktionen zu finden, die das gewünschte Ziel zuverlässig erreicht.

Typische formale Modelle umfassen Zustandsräume, Vorbedingungen und Effekte von Aktionen sowie Zielbedingungen. In der klassischen Planung werden solche Probleme oft als Suchaufgaben in Zustands- oder Planungsräumen formuliert. Gebräuchliche Repräsentationen sind STRIPS-basiert, später erweitert durch PDDL (Planning Domain Definition Language), das als De-facto-Standard für Planungsdomänen dient. Es gibt verschiedene Planungsparadigmen, darunter deterministische, zeitliche, probabilistische und risikoarme Planung, sowie Planen unter Unsicherheit und mehrstufiges Planen.

Zu den verbreiteten Lösungsansätzen gehören heuristische Suchverfahren, Vorwärts- und Rückwärtsplanung, SAT/SMT-basierte Ansätze sowie constraint- oder numerikbasierte Methoden. In jüngerer Zeit verknüpft sich KIPlanung vermehrt mit maschinellem Lernen, um Domänenwissen zu nutzen, Heuristiken zu lernen oder Planungsprozesse in dynamischen Umgebungen anzupassen. Zudem wird Planen oft in Execution Monitoring, Plan-Replanning und planungsbasierter Steuerung integriert.

Anwendungsfelder finden sich in der Robotik, Logistik, Fertigung, autonomen Fahrzeugen, Dienstleistungsrobotern, Katastrophenhilfe und Spiel- bzw Simulationsumgebungen. Zentrale Herausforderungen sind Skalierbarkeit bei großen oder dynamischen Problemen, Unsicherheit, Echtzeit-Anforderungen, teilweise beobachtete Umgebungen und die Integration von Planung mit Wahrnehmung, Ausführung und Lernen. Internationale Benchmarks wie der IPC unterstützen den Vergleich von Planungsansätzen.