Automated Planning

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RESEARCHarXiv CS.AI·14/04/2026

Explainable Planning for Hybrid Systems

Esta tese apresenta um estudo abrangente sobre o planejamento explicável da inteligência artificial (XAIP) para sistemas híbridos, abordando a crescente necessidade de gerar explicações para sistemas baseados em IA. Ela se foca em como o planejamento automatizado é aplicado em domínios complexos e críticos, como redes de energia inteligentes e carros autônomos.

Autonomous systems Hybrid Systems XAI Planning Explainable AI

RESEARCHarXiv CS.AI·13/04/2026

RAMP: Hybrid DRL for Online Learning of Numeric Action Models

RAMP propõe uma nova estratégia para aprender modelos de ação de planejamento numérico online através de interações ambientais, integrando DRL, aprendizado de modelo de ação e planejamento. Isso cria um loop de feedback positivo onde a política de RL coleta dados para refinar o modelo de ação, enquanto o planejador gera planos para continuar treinando a política de RL.

Deep Reinforcement Learning Action Model Learning Numeric Planning reinforcement learning