stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
کهنه‌قلعه (درگز)
جمعیت

این روستا در دهستان قره باشلو قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن زیر سه خانوار بوده‌است.
افراد سرشناس

نادرشاه، پادشاه ایران و بنیان‌گذار دودمان افشاریه، متولد ۱۰۶۷ شمسی در کهنه‌قلعه درگز.
ساندر ده خراف

ساندر ده خراف (هلندی: Sander de Graaf؛ زادهٔ ۱۳ ژوئن ۱۹۹۵) قایقران روئینگ اهل هلند است.
وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال طلا، ۲ مدال نقره، ۲ مدال برنز شده است.
سازو

| سازو | سازو |
| --- | --- |
سازوی گِردمیوه (J. compressus): سازوی گِردمیوه (J. compressus)
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: گیاهان
(طبقه‌بندی‌نشده):: گیاهان گلدار
(طبقه‌بندی‌نشده):: تک‌لپه‌ای‌ها
(طبقه‌بندی‌نشده):: دولپه‌ای‌های کاملینید
راسته:: چمن‌سانان
تیره:: سازوئیان
سرده:: سازو  کارل لینه
Diversity: Diversity
[[#Selected species|حدود ۲۰۰ تا ۳۰۰ گونه]]: [[#Selected species|حدود ۲۰۰ تا ۳۰۰ گونه]]
سازو (Juncus) سرده‌ای از گیاهان از تیره سازوئیان است.
این تیره ۲۲۵ تا ۳۰۰ گونهٔ گندمی‌شکل دارد که در اغلب نواحی مرطوب جهان می‌رویند، ولی در نواحی گرمسیری نادرند.
سازو آیدمتسو

| سازو آیدمتسو | سازو آیدمتسو |
| --- | --- |
زادهٔ: ۲۲ اوت ۱۸۸۵ استان فوکوئوکا
درگذشت: ۷ مارس ۱۹۸۱
ملیت: ژاپن
سازو آیدمتسو (انگلیسی: Sazō Idemitsu; ۲۲ اوت ۱۸۸۵ – ۷ مارس ۱۹۸۱) کارآفرین و سیاستمدار اهل ژاپن بود، که در سال ۱۹۱۲ شرکت آیدمتسو کوسان را تأسیس کرد.
فیرهیون (حوزه سرشماری)

| فیرهیون (حوزه سرشماری)، ورمانت | فیرهیون (حوزه سرشماری)، ورمانت |
| --- | --- |
حوزه سرشماری: حوزه سرشماری
مختصات: ۴۳°۳۵′۴۵″ شمالی ۷۳°۱۶′۱۴″ غربی﻿ / ﻿۴۳٫۵۹۵۸۳°شمالی ۷۳٫۲۷۰۵۶°غربی﻿ / 43.59583; -73.27056: مختصات: ۴۳°۳۵′۴۵″ شمالی ۷۳°۱۶′۱۴″ غربی﻿ / ﻿۴۳٫۵۹۵۸۳°شمالی ۷۳٫۲۷۰۵۶°غربی﻿ / 43.59583; -73.27056
کشور: ایالات متحده آمریکا
ایالت آمریکا: ورمانت
شهرستان: شهرستان روتلند، ورمانت
مساحت: مساحت
 • کل: ۲٫۸ مایل مربع (۷٫۲ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۲٫۸ مایل مربع (۷٫۲ کیلومتر مربع)
 • آب: ۰٫۰ مایل مربع (۰٫۰ کیلومتر مربع)
ارتفاع: ۳۸۴ فوت (۱۱۷ متر)
جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده آمریکا): جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده آمریکا)
 • کل: ۲۲۶۹
 • تراکم: ۸۱۰/مایل مربع (۳۲۰/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۵ (منطقه زمانی شرقی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۴ (EDT)
زیپ‌کد: ۰۵۷۳۱, ۰۵۷۴۳
کد منطقه: 802
کد FIPS: ۵۰–۲۵۴۵۰
شماره GNIS: ۱۴۵۷۳۸۸
فیرهیون (به انگلیسی: Fair Haven) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در Fair Haven واقع شده‌است. فیرهیون ۷٫۲ کیلومتر مربع مساحت و ۲٬۲۶۹ نفر جمعیت دارد و ۱۱۷ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
کوروما فاتوکوما

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  Kourouma Fatoukouma
زادروز:  ۷ نوامبر ۱۹۸۶ ‏(۳۷ سال)
زادگاه:  نیامی
قد:  ۱٫۷۹ متر (۵ فوت ۱۰ اینچ)*
پست:  مدافع / هافبک
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  FC Jazz
شمارهٔ پیراهن:  ۶
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
۱۹۹۸–۲۰۰۳:  باشگاه فوتبال سن-اتین
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۰۳–۲۰۰۹ |  باشگاه فوتبال سن-اتین |  ۰ |  (۰) |
| ۲۰۰۹–۲۰۱۵ |  CR Al Hoceima |  ۱۰۵ |  (۲) |
| ۲۰۱۶–۲۰۱۸ |  MuSa |  ۵۹ |  (۵) |
| ۲۰۱۹– |  FC Jazz |   |   |
تیم ملی‡: تیم ملی‡
| ۲۰۱۲– |  تیم ملی فوتبال نیجر |  ۲۸ |  (۱) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۲۰ آوریل ۲۰۱۹.   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۲۰ آوریل ۲۰۱۹:  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۲۰ آوریل ۲۰۱۹.   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۲۰ آوریل ۲۰۱۹
کوروما فاتوکوما (انگلیسی: Kourouma Fatoukouma؛ زادهٔ ۷ نوامبر ۱۹۸۶) بازیکن فوتبال اهل نیجر است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال سن-اتین اشاره کرد.
وی همچنین در تیم ملی فوتبال نیجر بازی کرده‌است.
ریوتا نوما

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  Ryota Noma
زادروز:  ۱۵ نوامبر ۱۹۹۱ ‏(۳۲ سال)
زادگاه:  فوناباشی، چیبا
قد:  ۱٫۷۹ متر (۵ فوت ۱۰ ۱⁄۲ اینچ)
پست:  هافبک or مدافع
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  باشگاه فوتبال رادنیشکی نیش
شمارهٔ پیراهن:  ۲۸
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
۲۰۰۸–۲۰۱۰:  Aomori Yamada High School
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۱۰–۲۰۱۳ |  دانشگاه میجی |  ۲۳ |  (۲) |
| ۲۰۱۳–۲۰۱۶ |  Rudar Pljevlja |  ۶۱ |  (۷) |
| ۲۰۱۷– |  باشگاه فوتبال رادنیشکی نیش |  ۵۷ |  (۶) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۸ نوامبر ۲۰۱۸.   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۸ نوامبر ۲۰۱۸:  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۸ نوامبر ۲۰۱۸.   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۸ نوامبر ۲۰۱۸
ریوتا نوما (انگلیسی: Ryota Noma؛ زادهٔ ۱۵ نوامبر ۱۹۹۱) بازیکن فوتبال اهل ژاپن است.
سام بیرام

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
نام کامل:  Samuel Mark Byram
زادروز:  ۱۶ سپتامبر ۱۹۹۳ ‏(۳۱ سال)
زادگاه:  Thurrock، England
قد:  ۶ فوت ۰ اینچ (۱٫۸۳ متر)
پست:  مدافع/ هافبک
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  باشگاه فوتبال لیدز یونایتد
شمارهٔ پیراهن:  2
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
۲۰۰۵–۲۰۱۲:  باشگاه فوتبال لیدز یونایتد
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۱۲– |  باشگاه فوتبال لیدز یونایتد |  ۷۳ |  (۳) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۲۳ اوت ۲۰۱۴. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۲۳ اوت ۲۰۱۴. 
سام بیرام (انگلیسی: Sam Byram؛ زادهٔ ۱۶ سپتامبر ۱۹۹۳) یک بازیکن فوتبال است.
کوروماتسونای، هوکایدو

| کوروماتسونای، هوکایدو 黒松内町 | کوروماتسونای، هوکایدو 黒松内町 |
| --- | --- |
شهر: شهر
Kuromatsunai Town Hall: Kuromatsunai Town Hall
موقعیت کوروماتسونای، هوکایدو در هوکایدو (Shiribeshi Subprefecture): موقعیت کوروماتسونای، هوکایدو در هوکایدو (Shiribeshi Subprefecture)
کشور: ژاپن
منطقه: هوکایدو
استان: هوکایدو (Shiribeshi Subprefecture)
ناحیه: Suttsu
حکومت: حکومت
 • شهردار: Mitsuru Kamata
مساحت: مساحت
 • کل: ۳۴۵٫۶۵ کیلومتر مربع (۱۳۳٫۴۶ مایل مربع)
جمعیت (۳۱ مارس ۲۰۱۵): جمعیت (۳۱ مارس ۲۰۱۵)
 • کل: ۳۰۳۲
 • تراکم: ۸٫۸/کیلومتر مربع (۲۳/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۹ (زمان)
نشانی تالار شهر: 302-1 Kuromatsunai, Kuromatsunai, Suttsu-gun, Hokkaido ۰۴۸–۰۱۹۲
وبگاه: www.kuromatsunai.com
کوروماتسونای، هوکایدو (به لاتین: Kuromatsunai, Hokkaido) یک منطقهٔ مسکونی در ژاپن است که در Suttsu District واقع شده‌است. کوروماتسونای  ۳٬۰۳۲ نفر جمعیت دارد.
ریپهام، نورفک

منطقه مسکونی در England
| Reepham | Reepham |
| --- | --- |
 The town sign:  The town sign
مساحت: ۱۹٫۰۹ کیلومتر مربع (۷٫۳۷ مایل مربع)
جمعیت: ۲٬۴۵۵ (سرشماری ۲۰۰۱ بریتانیا)
• تراکم جمعیت: ۱۲۹ بر کیلومتر مربع (۳۳۰ بر مایل مربع)
مرجع شبکه OS: TG100228 
• لندن: ۱۲۶ مایل (۲۰۳ کیلومتر)
محله مدنی: Reepham
منطقه: Broadland
Shire county: نورفک
ناحیه: شرق انگلستان
کشور: England
کشور مستقل: بریتانیا
پست شهر: NORWICH
کدپستی منطقه: NR10
کد تلفن: 01603
پلیس: Norfolk
آتشنشانی: Norfolk
آمبولانس: East of England
 :  
مجلس انگلستان: Broadland
 فهرست مکان‌‌ها بریتانیا انگلستان Norfolk :  فهرست مکان‌‌ها بریتانیا انگلستان Norfolk 
latitudeریپهام، نورفکlongitudeریپهام، نورفک
ریپهام، نورفک (به انگلیسی: Reepham, Norfolk) یک شهرک در بریتانیا است که در انگلستان واقع شده‌است.
خصوصیات

ریپهام ۱۹٫۰۹ کیلومترمربع مساحت و ۲٬۴۵۵ نفر جمعیت دارد.
سبیر

| سبیر | سبیر |
| --- | --- |
Municipality and village: Municipality and village
مختصات: ۵۰°۱۹′ شمالی ۱۵°۲۶′ شرقی﻿ / ﻿۵۰٫۳۱۷°شمالی ۱۵٫۴۳۳°شرقی﻿ / 50.317; 15.433: مختصات: ۵۰°۱۹′ شمالی ۱۵°۲۶′ شرقی﻿ / ﻿۵۰٫۳۱۷°شمالی ۱۵٫۴۳۳°شرقی﻿ / 50.317; 15.433
کشور:  جمهوری چک
منطقه‌های جمهوری چک: منطقه هرادتس کرالووه
District: شهرستان ییچین
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (زمان)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (ساعت تابستانی اروپای مرکزی)
سبیر (به لاتین: Sběř) یک منطقهٔ مسکونی در جمهوری چک است که در شهرستان ییچین واقع شده‌است.
ریوتا هونجو

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  ریوتا هونجو
زادروز:  ۱۱ مهٔ ۱۹۹۹ ‏(۲۵ سال)
زادگاه:  استان توچیگی، ژاپن
پست:  مهاجم
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۱۹ |  باشگاه فوتبال توچیگی |   |   |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. 
ریوتا هونجو (ژاپنی: 本庄 竜大؛ زادهٔ ۲۱ مهٔ ۱۹۹۹) یک بازیکن فوتبال اهل ژاپن است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال توچیگی اشاره کرد.
جین چابولد

جین چابولد (به انگلیسی: Jean Tschabold) ژیمناست زادهٔ ۲۵ دسامبر ۱۹۲۵ میلادی اهل کشور سوئیس است.
قره قباد (نظرآباد)

| قره قباد (نظرآباد) | قره قباد (نظرآباد) |
| --- | --- |
روستا: روستا
قره قباد (نظرآباد)موقعیت در ایراننمایش نقشه ایرانقره قباد (نظرآباد)قره قباد (نظرآباد) (تهران)نمایش نقشه تهران: قره قباد (نظرآباد)موقعیت در ایراننمایش نقشه ایرانقره قباد (نظرآباد)قره قباد (نظرآباد) (تهران)نمایش نقشه تهران
مختصات: ۳۵°۵۲′۳۶٫۱″ شمالی ۵۰°۳۹′۶٫۱″ شرقی﻿ / ﻿۳۵٫۸۷۶۶۹۴°شمالی ۵۰٫۶۵۱۶۹۴°شرقی﻿ / 35.876694; 50.651694: مختصات: ۳۵°۵۲′۳۶٫۱″ شمالی ۵۰°۳۹′۶٫۱″ شرقی﻿ / ﻿۳۵٫۸۷۶۶۹۴°شمالی ۵۰٫۶۵۱۶۹۴°شرقی﻿ / 35.876694; 50.651694
کشور: ایران
استان: تهران
شهرستان: نظرآباد
بخش: بخش تنکمان
دهستان: تنکمان
جمعیت: ۲۴۵ نفر (سرشماری ۹۵)
قره قباد (نظرآباد)، روستایی از توابع بخش تنکمان شهرستان نظرآباد در استان تهران ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان تنکمان قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۱۵۷ نفر (۴۰خانوار) بوده‌است.
سام بوش

| سام بوش | سام بوش |
| --- | --- |
سام بوش درحال اجرا در ژوئن ۲۰۱۲: سام بوش درحال اجرا در ژوئن ۲۰۱۲
اطلاعات پس‌زمینه: اطلاعات پس‌زمینه
نام تولد: چارلز ساموئل بوش
زاده: ۱۳ آوریل ۱۹۵۲ ‏(۷۲ سال) بولینگ گرین، کنتاکی
ژانر: موسیقی بلوگرس
پیشه(ها): موسیقی‌دان، خوانندگی
ساز(ها): ماندولین، بانجو، گیتار
سال‌های فعالیت: ۱۹۶۳–اکنون
ناشر(ان): Flying Fish، Sugar Hill، Ridge Runner
همکاری‌های مرتبط: Bluegrass Alliance، New Grass Revival، Strength in Numbers، Nash Ramblers، Telluride House Band، Pete Wernick، بلا فلک
وبگاه: sambush.com
سام بوش (انگلیسی: Sam Bush؛ زادهٔ ۱۳ آوریل ۱۹۵۲) موسیقی‌دان و خواننده اهل ایالات متحده آمریکا است. وی از سال ۱۹۶۳ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است.
ریوتا کاتایوسه

| ریوتا کاتایوسه | ریوتا کاتایوسه |
| --- | --- |
片寄涼太: 片寄涼太
ریوتا کاتایوسه در تایوان در سال ۲۰۱۹: ریوتا کاتایوسه در تایوان در سال ۲۰۱۹
زادهٔ: ۲۹ اوت ۱۹۹۴ ‏(۳۰ سال) یائو، اوساکا، ژاپن
پیشه(ها): بازیگر، خواننده
سال‌های فعالیت: ۲۰۱۱–اکنون
قد: ۱۸۱ سانتیمتر (۵ فوت ۱۱ اینچ)
همسر: تائو تسوچیا (ا. ۲۰۲۳)
خویشاوندان: هونوکا تسوچیا (خواهر زن) شیمبا تسوچیا (برادر زن)
پیشه موسیقی: پیشه موسیقی
ژانر: جی-پاپ، دنس
ساز(ها): وکال، پیانو
ناشر(ان): ال‌دی‌اچ، ریتم زون
همکاری‌های مرتبط: Generations from Exile Tribe
 :  
وبگاه: www.ldh.co.jp/eng/management/katayose
ریوتا کاتایوسه (片寄 涼太, Katayose Ryōta؟, زادهٔ ۲۹ اوت ۱۹۹۴) خواننده و بازیگر ژاپنی است. او وکالیست گروه Generations from Exile Tribe زیر نظر کمپانی ال‌دی‌اچ است.
زندگی شخصی

در ۱ ژانویه ۲۰۲۳، کاتایوسه با بازیگر تائو تسوچیا ازدواج کرد و اعلام کرد که منتظر اولین فرزندشان هستند.
سالاری جلیل

| سالاری جلیل سلاری | سالاری جلیل سلاری |
| --- | --- |
روستا: روستا
سالاری جلیلموقعیت در ایراننمایش نقشه ایرانسالاری جلیلسالاری جلیل (استان فارس)نمایش نقشه استان فارس: سالاری جلیلموقعیت در ایراننمایش نقشه ایرانسالاری جلیلسالاری جلیل (استان فارس)نمایش نقشه استان فارس
مختصات: ۳۰°۲۷′۰۹″شمالی ۵۱°۱۶′۱۱″شرقی﻿ / ﻿۳۰٫۴۵۲۵۳۱۹۹°شمالی ۵۱٫۲۶۹۸۲۲۷۲°شرقی﻿ / 30.45253199; 51.26982272: مختصات: ۳۰°۲۷′۰۹″شمالی ۵۱°۱۶′۱۱″شرقی﻿ / ﻿۳۰٫۴۵۲۵۳۱۹۹°شمالی ۵۱٫۲۶۹۸۲۲۷۲°شرقی﻿ / 30.45253199; 51.26982272
کشور: ایران
استان: فارس
شهرستان: رستم
بخش: بخش سورنا
دهستان: پشتکوه رستم
جمعیت: ۴۱ نفر (سرشماری ۹۵)
سالاری جلیل روستایی از توابع بخش سورنا شهرستان رستم در استان فارس ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان پشتکوه رستم قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۱۹۰ نفر (۴۲خانوار) بوده‌است.مردم این روستا از ایل جلیل می باشند که در منطقه ی رستم سکونت دارند.
مشکلات روستا

با وجود اینکه روستای سالاری و منطقه پشتکوه جلیل در 17 کیلومتری راه سراسری شیراز- اهواز قرار گرفته اما هنوز از امکانات اولیه ی زندگی نظیر آب آشامیدنی محروم است. ابشار زیبای پای طوف در بالادست این روستاست که با همت مسئولین و هزینه ی کم میتوان به صورت مناسب مردم روستاهای پایین دست را از این نعمت خدادادی بهره مند کرد. امیدوارم مسئولین شهرستان رستم بیش از پیش به فکر برطرف کردن مشکلات خیلی زیاد این منطقه ی محروم باشند.
زمان‌بندی و برنامه‌ریزی خودکار

زمان‌بندی و برنامه‌ریزی خودکار (به انگلیسی: Automated planning and scheduling)، یا به زبان ساده‌تر برنامه‌ریزی هوشمند، شاخه ای از هوش مصنوعی است که در آن به تحقق راهبردها یا دنباله اعمالی پرداخته می‌شود که به‌طور معمول توسط عامل های هوشمند، ربات های خودمختار، و وسایل نقلیه بدون سرنشین (Unmanned Vehicles) اجرا می‌شوند. برخلاف مسایل کلاسیک کنترل و طبقه بندی، راه حل‌ها پیچیده‌اند و باید در فضای چندبعدی کشف و بهینه‌سازی شوند. برنامه‌ریزی به تئوری تصمیم (Decision Theory) نیز مرتبط است.
در محیط‌های شناخته شده با مدل‌های موجود، برنامه‌ریزی به صورت آفلاین قابل انجام است. راه حل‌ها قبل از اجرا قابل یافتن و ارزیابی می‌باشند. در محیط‌های پویای ناشناس، استراتژی ها نیاز به اصلاح آنلاین دارند. مدل‌ها و سیاست‌ها باید تطبیق داده شوند. راه حل‌ها معمولاً متوسل به روندهای تکراری آزمون و خطا می‌شوند، که به‌طور معمول در هوش مصنوعی استفاده می‌شوند. این روندها شامل برنامه‌نویسی پویا، یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی ترکیبیاتی می‌باشند. به زبان‌های مورد استفاده برای توصیف برنامه‌ریزی، زبان عملی گفته می‌شود.
نمای کلی

با داشتن توصیفی از حالت‌های اولیه ممکن از محیط، اهداف دلخواه، و مجموعه ای از اعمال ممکن، مسئلهٔ برنامه‌ریزی عبارت است از ترکیب برنامه ای که (در صورت اجرا روی هر کدام از حالات اولیه) تضمین کننده تولید حالتی است که حاوی اهداف خواسته شده باشد (به چنین حالتی، حالت هدف گفته می‌شود).
سختی برنامه‌ریزی به میزان ساده‌سازی فرضیات به کار گرفته وابسته است. بسته به خواص مسایل مختلف در ابعاد متفاوت، چندین دسته از مسایل برنامه‌ریزی را می‌توان تعریف کرد. تعدادی از این خواص در زیر آمده‌اند.
اعمال موجود قطعیند یا غیرقطعی؟ برای مسایل غیرقطعی، آیا احتمالات مرتبط با آن‌ها موجودند؟
متغیرهای حالت گسسته‌اند یا پیوسته؟ در صورت گسسته بودن، آیا دارای تعداد متناهی از مقادیر می‌باشند یا خیر؟
آیا حالت فعلی بدون ابهام قابل مشاهده است؟ مشاهده می‌تواند به صورت کامل یا جزئی باشد.
چند حالت اولیه وجود دارد؟ متناهی، یا نامتناهی؟
آیا اعمال زماندارند؟
آیا چندین عمل به‌طور همزمان قابل انجامند، یا تنها انجام یک عمل در هر گام امکان‌پذیر می‌باشد؟
آیا هدف یک برنامه رسیدن به یک حالت هدف تعیین شده‌است، یا به حداکثر رساندن یک تابع پاداش؟
یک عامل وجود دارد یا چندین عامل؟ عامل‌ها همکاری می‌کنند یا خودخواهند؟ آیا هر عامل برنامه‌هایش را جداگانه می‌سازد، یا این برنامه‌ها به‌طور متمرکز برای همهٔ عامل‌ها ساخته می‌شود؟
ساده‌ترین مسئلهٔ برنامه‌ریزی، که تحت عنوان مسئلهٔ برنامه‌ریزی کلاسیک شناخته می‌شود، به صورت زیر مشخص می‌شود:
یک حالت اولیهٔ یکتای معلوم
اعمال بدون زمان
اعمال قطعی
که هر بار در یک زمان خاص فقط یک عمل می‌تواند انجام گیرد
و یک عامل.
از آن جا که حالت اولیه بدون ابهام مشخص است، و همه اعمال قطعی می‌باشند، حالت محیط بعد از هر دنباله دلخواه از اعمال، به دقت قابل پیشگویی است، و پرسش قابل مشاهده بودن برای برنامه‌ریزی کلاسیک غیرضروری است.
علاوه بر این، برنامه‌ها را می‌توان به عنوان دنباله ای از اعمال تعریف کرد، زیرا همواره، اعمال مورد نیاز از ابتدا مشخص می‌باشد.
اگر اعمال غیرقطعی باشند یا عامل‌های دیگری خارج از کنترل عامل وجود داشته باشند، حالات اجرایی ممکن تشکیل درخت می‌دهند، و برنامه‌های اجرایی باید برای هر گره در درخت اعمال مناسب را تعیین کنند.
فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف گسسته، مسایل برنامه‌ریزی هستند که شامل موارد زیر می‌باشند:
اعمال بدون زمان
اعمال غیرقطعی با احتمالات
قابلیت مشاهده به‌طور کامل
به حداکثر رساندن یک تابع پاداش
و یک عامل.
هنگامی که قابلیت مشاهده به صورت جزئی باشد، به این برنامه‌ریزی، فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف با قابلیت مشاهده جزئی (Partially Observable Markov  Decision Process) گفته می‌شود.
اگر بیش از یک عامل موجود باشد، یک مسئله برنامه‌ریزی چند عامله (Multi-agent Planning) داریم، که به نظریه بازی‌ها بسیار مرتبط می‌باشد.
برنامه‌ریزی مستقل از دامنه

در برنامه‌ریزی هوش مصنوعی، برنامه‌ریزها به‌طور معمول یک مدل دامنه (توصیفیست از مجموعه ای از اعمال ممکن، که دامنه را مدل‌سازی می‌کنند)، و هم چنین صورت مسئله دقیق مورد حل را وارد می‌کنند، که این صورت مسئله توسط حالت اولیه و هدف مشخص می‌شود، برخلاف مسایلی که در آن‌ها هیچ دامنهٔ ورودی مشخص نمی‌شود. چنین برنامه‌ریزهایی، به نشانهٔ تأکید روی توانایی حل مسایل برنامه‌ریزی آن‌ها در دامنه‌های متعدد به‌طور گسترده، برنامه‌ریزهای مستقل از ورودی نامیده می‌شوند. به عنوان مثال‌هایی معمول، می‌توان به دامنه‌های پشته سازی بلوکی (Block Stacking)، لژستیک، مدیریت گردش کار، و برنامه‌ریزی وظایف ربات (Robot Task Planning) اشاره کرد؛ بنابراین، در همگی دامنه‌های نام برده، می‌توان از یک برنامه‌ریز مستقل از دامنه برای حل مسایل برنامه‌ریزی بهره برد. در مقابل، یک برنامه‌ریز مسیر (Route Planner)، وابسته به دامنه می‌باشد.
برنامه‌ریزی زبان‌های مدل‌سازی دامنه

رایج‌ترین زبان‌های مورد استفاده برای نمایش دامنه‌های برنامه‌ریزی و مسایل خاص این حوزه، مانند STRIPS و PDDL، برای برنامه‌ریزی کلاسیک، به متغیرهای حالت وابسته اند. هر حالت ممکن برای محیط، یعنی تخصیص مقادیر به متغیرهای حالت، و اعمال موجود، چگونگی تغییر مقادیر متغیرهای حالت را به هنگام انجام آن عمل نشان می‌دهند. از آن جا که مجموعه ای از متغیرهای حالت، محیطی را نتیجه می‌دهند که دارای اندازهٔ با توان نمایی در آن مجموعه است، بنابراین، همانند بسیاری از مسایل محاسباتی دیگر، برنامه‌ریزی نیز دارای مشکل نفرین ابعادی و انفجار ترکیبیاتی (Combinatorial Explosion) می‌باشد.
شبکه‌های وظایف سلسله مراتبی (Hierarchical Task Networks)، گروهی از زبان‌های جایگزین برای توصیف مسایل برنامه‌ریزی می‌باشند، که در آن‌ها با داشتن پاره ای از وظایف، هر وظیفه را می‌توان توسط یک تابع ابتدایی انجام داد، یا آن را به مجموعه ای از وظایف کوچک‌تر تجزیه کرد. این روند لزوماً شامل متغیرهای حالت نیست، هرچند وجود آن‌ها در کاربردهای واقع گرایانه تر، توصیف شبکه‌های وظایف را ساده‌تر می‌کند.
الگوریتم‌های برنامه‌ریزی > برنامه‌ریزی کلاسیک

جست و جوی فضای حالت به صورت زنجیره‌سازی جلوسو (Forward Chaining)، که توسط الگوریتم های هیوریستیکی قابل تقویت است.
جستجوی زنجیره سازی وارونه (Backward Chaining)، که بااعمال محدودیت روی حالت‌ها تقویت می‌شود (مانند STRIPS و graphplan).
برنامه‌ریزی ترتیب جزئی (Partial-order Planning)
الگوریتم‌های برنامه‌ریزی > کاهش به سایر مسایل

کاهش به مسئله صدق‌پذیری دودویی یا همان (Propositional Satisfiability Problem (satplan.
کاهش به وارسی مدل (Model Checking). هردو اساساً از مسایل پیمایش فضای حالت می‌باشند، و مسئله برنامه‌ریزی کلاسیک متناظر با زیرکلاسی از مسایل وارسی مدل است.
الگوریتم‌های برنامه‌ریزی > برنامه‌ریزی زمانی

برنامه‌ریزی زمانی (Temporal Planning) را می‌توان با روش‌هایی مشابه با برنامه‌ریزی کلاسیک حل کرد. تنها تفاوت آن‌ها در این است که در این نوع برنامه‌ریزی، احتمال انجام چندین عمل زمان دار، که با یکدیگر هم پوشانی دارند، به‌طور همزمان وجود دارد؛ بنابراین، تعریف یک حالت باید شامل اطلاعاتی دربارهٔ زمان مطلق کنونی و میزان پیشرفت هر عمل فعال در زمان حال باشد. علاوه براین، در برنامه‌ریزی با زمان حال یا گویا، برخلاف برنامه‌ریزی کلاسیک یا با زمان صحیح، فضای حالت ممکن است نامتناهی باشد. برنامه‌ریزی زمانی به مسایل زمان‌بندی (Scheduling Problems) ارتباط بسیاری دارد. برنامه‌ریزی زمانی را می‌توان از دیدگاه اتوماتون زمانی نیز بررسی کرد.
الگوریتم‌های برنامه‌ریزی > برنامه‌ریزی احتمالاتی

مقالهٔ اصلی: فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف
برنامه‌ریزی احتمالاتی (Conditional Planning) را می‌توان با روش‌هایی همانند تکرار مقادیر (Value Iteration) و تکرار سیاست (Policy Iteration) حل کرد، به شرط آن که فضای حالت کوچک باشد. درصورت جزئی بودن مشاهده پذیری، برنامه‌ریزی احتمالاتی را می‌توان به‌طور مشابه با روش‌های تکراری حل کرد، اما به جای استفاده از حالت‌ها، بایستی از یک نمایش از توابع مقدار تعریف شده برای فضای باورها بهره گرفت.
الگوریتم‌های برنامه‌ریزی > برنامه ریزی ترجیحی

در برنامه‌ریزی ترجیحی (Preference-based Planning)، هدف تنها تولید یک برنامه نیست، بلکه، باید ترجیحات و اولویت‌های مشخص شدهٔ کاربر را نیز ارضا نمود. یکی از تفاوت‌های این نوع برنامه‌ریزی با سایر انواع آن‌ها همانند فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف، که مبتنی بر پاداشند، این است که ترجیحات موجود لزوماً دارای مقدار عددی دقیق نمی‌باشند.
الگوریتم‌های برنامه‌ریزی > برنامه ریزی شرطی

برنامه ریزی قطعی (Deterministic Planning)، با ایجاد سیستم برنامه ریزی  STRIPS، که سیستمی سلسله مراتبی است، معرفی شد. اسامی اعمال در یک دنباله، مرتب شده می باشند و این برنامه ی موجود برای ربات می باشد. برنامه ریزی سلسله مراتبی (Hierarchical planning) با یک درخت رفتار (Behavior Tree) که به صورت اتوماتیک تولید می شود، قابل قیاس است . ایراد این مساله در آن است که یک درخت رفتار نرمال به اندازه ی برنامه های کامپیوتری معنادار نیست. به عبارت دیگر، نمادگذاری گراف رفتار شامل دستورات انجام عمل می باشد، ولی حاوی مفاهیمی مانند حلقه (Loop) و یا عبارات شرطی if-then نمی باشد. برنامه ریزی شرطی (Conditional Planning) این ایراد را با معرفی یک نمادگذاری مفصل تر برطرف می کند؛ که بسیار مشابه مفهوم کنترل جریان در سایر زبان های برنامه نویسی مانند پاسکال می باشد. این نمادگذاری مشابه مفهوم بهم پیوستگی برنامه ها (Program Synthesis) است، بدین معنا که یک برنامه ریز کدی را تولید می کند که توسط interpreter قابل اجراست .
“Warplan-C” مثالی اولیه از برنامه ریز شرطی می باشد که در اواسط سال 1970 معرفی شد . تفاوت میان یک دنباله ی ساده و برنامه ای پیچیده متشکل از عبارات if-then در چیست؟ این اختلاف از عدم قطعیت در حین زمان اجرای برنامه (Runtime) نشأت می گیرد. بدین معنا که برنامه می تواند به سیگنال های سنسوری که برای برنامه ریز ناشناخته است، عکس العمل نشان دهد. برنامه ریز پیشاپیش دو انتخاب ممکن تولید می کند. برای نمونه، اگر یک شی فرضی شناسایی شود، برنامه ی A را اجرا می کند، و در صورت عدم شناسایی آن، برنامه ی B اجرا می شود . توانایی اجرای برنامه های جزیی (Partial Plans)، از مزایای برجسته ی برنامه ریزی شرطی به حساب می آید . عامل مجبور به برنامه ریزی همه موارد از ابتدا تا انتها نمی باشد، بلکه می تواند مساله را به بخش های کوچک تر تقسیم کند. این امر باعث کاهش فضای حالت و حل مسایل پیچیده تر می شود.
الگوریتم‌های برنامه‌ریزی > برنامه ریزی شرطی > برنامه ریزی تصادفی

اگر محیط توسط سنسورها قابل مشاهده باشد، اصطلاح برنامه ریزی تصادفی (Contingent Planning) را به کار می بریم، که در آن ممکن است با خطا مواجه شویم. بنابراین، در این نوع برنامه ریزی، عامل با اطلاعات ناقص کار می کند. در برنامه ریزی تصادفی، برنامه ی موجود به صورت درخت تصمیم تعریف می شود، نه به صورت دنباله ای از اعمال، زیرا، برخلاف برنامه ریزی کلاسیک که در آن هر گام از برنامه توسط یک حالت قابل مشاهده ی کامل نمایش داده می شود، در برنامه ریزی تصادفی برنامه توسط مجموعه ای از حالات قابل نمایش است . اعمال انتخاب شده به وضعیت سیستم بستگی دارند. برای مثال، اگر باران ببارد، عامل به همراه بردن چتر را انتخاب می کند، و اگر این اتفاق نیفتد، ممکن است چتر را انتخاب نکند.
مایکل لیتمن در سال 1998 نشان داد که مساله برنامه ریزی همراه با اعمال منشعب (Branching Actions)، دارای پیچیدگی زمانی نمایی کامل (EXPTIME-complete) است  . حالت خاصی از برنامه ریزی تصادفی توسط مسایل "قابل مشاهده ی کامل و غیرقطعی" یا همان “Fully-Observable and Non-deterministic (FOND) Problems” قابل بیان است. اگر هدف مساله در منطق زمانی خطی روی تریس متناهی (Linear Time Logic on Finite Trace (LTLf)) تعریف شود، آن گاه مساله همواره EXPTIME-complete است ، و اگر هدف در منطق پویای خطی روی تریس متناهی (Linear Dynamic Logic on Finite Trace (LDLf)) تعریف شود، مساله 2EXPTIME-complete می باشد.
الگوریتم‌های برنامه‌ریزی > برنامه ریزی شرطی > برنامه ریزی منطبق

اگر عامل در مورد حالت سیستم مردد باشد، و قادر به مشاهده ی هیچ چیز نباشد، آن گاه مساله، برنامه ریزی منطبق(Conformant Planning)  نام دارد. در این نوع برنامه ریزی، عامل باورهایی درباره محیط واقعی دارد، اما به عنوان مثال، قادر به تایید صحت این باورها با اعمال حسی خود نیست. این دسته از مسایل راه حل هایی مشابه برنامه ریزی کلاسیک دارند  ، با این تفاوت که فضای حالت، به دلیل عدم قطعیت حالت فعلی، دارای اندازه ای با توان نمایی می باشد. برای برنامه ریزی منطبق، راه حل مساله به صورت دنباله ای از اعمال تعریف می شود. هاسلوم و جانسون نشان داده اند که مساله برنامه ریزی منطبق دارای پیچیدگی مکانی نمایی کامل (EXPSPACE-complete) است ، و اگر وضعیت اولیه نامعلوم باشد و نتایج حاصل از اعمال همراه با عدم قطعیت باشند، این مساله دارای پیچیدگی زمانی نمایی کامل دو برابر (2EXPTIME-complete) می باشد .
گسترش سیستم‌های برنامه‌ریزی

تلسکوپ فضایی هابل از یک سیستم کوتاه مدت به نام SPSS و بلندمدت به نام Spike استفاده می‌کند.
برای مطالعهٔ بیشتر

Vlahavas, I. "Planning and Scheduling". EETN (به انگلیسی). Archived from the original on 2013-12-22.