Planificación Automática · FIB-UPC
Práctica de Planificación
Un modelo en PDDL de una agencia de viajes: vuelos, hoteles, duración de estancia y una métrica de interés numérica a minimizar. Explora el dominio de la Extensión 2, descarga archivos .pddl o ejecuta el planificador cuando haya un backend ENHSP desplegado.
ⓘEsta demo vs. la app completa
Esta demo incluye:
- Diagrama de la red de vuelos y resumen de restricciones para la Extensión 2
- Código fuente PDDL del dominio y problema (solo lectura)
- Archivos .pddl descargables
- Descripción de las extensiones de un vistazo
- Planificador simulado con solución óptima pre-calculada
La app web completa (ejecución local) añade:
- Explorador de archivos para todas las extensiones (Básico a Extensión 4)
- Visualización interactiva del grafo de la estructura del problema
- Ejecución del planificador integrado sobre cualquier dominio/problema
- Ruta planificada resaltada sobre el grafo
- PDDL editable con soporte para re-ejecución
Ejecútalo localmente para acceder a la app completa: cd Practica_de_Planificacion && make dev
Red de vuelos
El hub cg1 conecta con tres ciudades formando un triángulo. Cada ciudad tiene un hotel. Estrellas = valor de interés (el planificador minimiza la suma).
Restricciones y objetivo
🏙️
≥ 2 ciudades visitadas
min_ciudades_a_recoger
📅
≥ 10 días de viaje en total
min_dias_recorrido
🏨
1–4 días por ciudad
min/max_dias_por_ciudad
📉
Minimizar interés total
metric minimize
Acción única: anadir_ciudad — volar a nueva ciudad, reservar hotel, elegir duración de la estancia (1–4 días). Requiere un planificador PDDL numérico (ENHSP, LPG).
Extensiones
BásicoExtensión 1Extensión 2Extensión 3/4Extra 2
Básico: Estilo STRIPS: visitar un número mínimo de ciudades.
Extensión 1: Misma estructura, diferentes tamaños de instancia.
Extensión 2: Días por ciudad, días mínimos de viaje, interés por ciudad + métrica a minimizar.
Extensión 3/4: Variantes del problema y generadores de pruebas en Python.
Extra 2: Problemas de benchmark adicionales.
Dominio (Ext 2)
Descargar ↓(define (domain agencia_viaje)
(:requirements :strips :typing :fluents)
(:types
ciudad - ciudad
hotel - hotel
vuelo - vuelo
dias_por_ciudad - dias_por_ciudad
)
(:functions
(num_ciudades_escogidas)
(num_dias_recorrido)
(min_ciudades_a_recoger)
(min_dias_recorrido)
(min_dias_por_ciudad)
(max_dias_por_ciudad)
(dias_por_ciudad ?x - dias_por_ciudad)
(interes_ciudad ?c - ciudad)
(interes_actual)
)
(:predicates
(va_a ?x - vuelo ?y - ciudad ?z - ciudad)
(esta_en ?x - hotel ?y - ciudad)
(ciudad_visitada ?c - ciudad)
(current_ciudad ?c - ciudad)
)
(:action anadir_ciudad
:parameters (?c1 - ciudad ?c2 - ciudad ?v - vuelo ?h - hotel ?d - dias_por_ciudad)
:precondition (and
(<= (min_dias_por_ciudad) (dias_por_ciudad ?d))
(>= (max_dias_por_ciudad) (dias_por_ciudad ?d))
(not (ciudad_visitada ?c2))
(current_ciudad ?c1)
(va_a ?v ?c1 ?c2)
(esta_en ?h ?c2))
:effect (and
(ciudad_visitada ?c2)
(not (current_ciudad ?c1))
(current_ciudad ?c2)
(increase (num_ciudades_escogidas) 1)
(increase (num_dias_recorrido) (dias_por_ciudad ?d))
(increase (interes_actual) (interes_ciudad ?c2))
)
)
)Problema (Ext 2)
Descargar ↓(define (problem agencia_viaje)
(:domain agencia_viaje)
(:objects
cg1 c1 c2 c3 - ciudad
vg1 v1 v2 v3 - vuelo
h1 h2 h3 - hotel
dias1 dias2 dias3 dias4 - dias_por_ciudad
)
(:init
(= (num_ciudades_escogidas) 0)
(= (min_ciudades_a_recoger) 2)
(= (min_dias_por_ciudad) 1)
(= (max_dias_por_ciudad) 4)
(= (num_dias_recorrido) 0)
(= (min_dias_recorrido) 10)
(= (dias_por_ciudad dias1) 1)
(= (dias_por_ciudad dias2) 2)
(= (dias_por_ciudad dias3) 3)
(= (dias_por_ciudad dias4) 4)
(= (interes_actual) 0)
(= (interes_ciudad c1) 1)
(= (interes_ciudad c2) 2)
(= (interes_ciudad c3) 3)
(= (interes_ciudad cg1) 3)
(current_ciudad cg1)
(ciudad_visitada cg1)
(va_a vg1 cg1 c1) (va_a vg1 cg1 c2) (va_a vg1 cg1 c3)
(va_a v1 c1 c2) (va_a v2 c2 c3) (va_a v3 c3 c1)
(esta_en h1 c1) (esta_en h2 c2) (esta_en h3 c3)
)
(:goal (and
(<= (min_ciudades_a_recoger) (num_ciudades_escogidas))
(<= (min_dias_recorrido) (num_dias_recorrido))
))
(:metric minimize (interes_actual))
)Vista previa del planificador
MockPlan óptimo pre-calculado para el problema de la Extensión 2.