Zustandsplanung

Zustandsplanung bezeichnet allgemein den Prozess, aus einem bekannten Zustand eines Systems einen Plan von Folgezuständen zu erzeugen, der ein gewünschtes Ziel erreicht. Sie wird in der Regel in zwei Bereichen diskutiert: der künstlichen Intelligenz und der Regelungs- bzw. Systemtechnik. Im engeren Sinn bezieht sie sich auf die Planung von Zustandsfolgen in einem Zustandsraummodell, in dem der Zustand X_t durch die Anwendung einer Aktion A_t in den nächsten Zustand X_{t+1} übergeht gemäß einer Dynamikfunktion f. Ziel ist es oft, eine Sequenz von Aktionen zu finden, die den Anfangszustand in einen Zielzustand überführt oder eine Kostenfunktion minimiert.

Unterscheidung: Aufgaben- bzw. Aktionsplanung betrachtet primär die Abfolge von Aktionen ohne explizite Modellierung der Zustandsentwicklung; Zustandsplanung legt den Fokus auf die Entwicklung der Zustandsfolge unter Berücksichtigung der Systemdynamik und der Nebenbedingungen. In der Praxis können beide Ansätze kombiniert werden.

Methoden: In der KI werden zustandsbasierte Planer als Suchaufgaben in einem Zustandsraum formuliert (z. B. graphbasierte Suche, heuristische Algorithmen). In der Regelungstechnik wird Zustandsplanung häufig in Model Predictive Control (MPC) oder in hybriden Planungs- und Regelungskonzepten implementiert, wo ein Optimierungsproblem über einen Planungshorizont gelöst wird. Typische Modelle umfassen deterministische oder stochastische Dynamiken, Randbedingungen und Kostenfunktionen.

Anwendungen: Robotik, autonome Systeme, Fertigung, Verkehrs- und Logistikplanung, Notfall- und Krisenplanung. Herausforderungen sind Unsicherheit, Modellierungskomplexität, Echtzeitanforderungen und Skalierbarkeit.

Historisch entwickelte sich Zustandsplanung aus der AI‑Planung und der Regelungstechnik; sie bleibt ein interdisziplinäres Feld zwischen formaler Planung und dynamischer Optimierung.