Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; HEURÍSTICA
Resumo: Neste trabalho é apresentado o sistema FAR-OFF (Fast and Accurate Retrieval on Fast Forward), que é um sistema de planejamento baseado em casos por busca heurística. Este sistema de planejamento tem como característica o uso de planos previamente armazenados na forma de casos na solução de um problema e o uso do sistema FF (HOFFMANN; NEBEL, 2001), um planejador baseado em busca heurística, como adaptador de casos. Para a definição das três etapas do sistema FAR-OFF - resgate, adaptação e armazenamento de casos - vários métodos foram criados e uma nova política de manutenção de base de casos é proposta. Esta política de manutenção de base de casos, chamada mínimo-prejuízo, permite escolher, de modo a manter a qualidade da base de casos, quais casos podem ou não ser inseridos ou excluídos. Com os casos armazenados e estruturados em casos-footprint e RelatedSets, conforme especificado em (SMYTH; MCKENNA, 1999), é possível usar o método de resgate baseado em casos-footprint, chamado Footprint-based Retrieval (FbR) (SMYTH; MCKENNA, 1999), que tem por objetivo diminuir o espaço de busca por um caso similar. No que tange a determinação da similaridade de um caso, uma nova regra de similaridade, chamada ADG (Action Distance-Guided), é desenvolvida. Esta regra de similaridade tem por característica ser mais precisa que as regras de similaridade normalmente usadas nos sistemas de planejamento baseado em casos. Após resgatado um caso, o sistema FAR-OFF completa ocaso para que este torne solução de um problema e aplica uma nova técnica, chamada de SQUIRE (Solution Quality Improvement by Replanning), para tentar melhorar a qualidade da solução encontrada. Com o uso de um semeador de base de casos, diversos testes em diferentes domínios de planejamento mostram o bom desempenho do sistema FAR-OFF em confronto com um dos mais rápidos sistemas de planejamento, o sistema FF(HOFFMANN; NEBEL, 2001