自動計画
実数/連続変数を許すプランニングは Numeric Planning と呼ばれ、卑近な例ではピタゴラスイッチのような(重さ、角度などを考慮に入れた)問題を解けることを目指す。 実数に対する操作をSTRIPS/PDDL言語に導入する拡張は、PDDL2.1として2003年に導入された。 また、実数に微分方程式によって連続的に変化させる拡張は、PDDL+として2006年に提案された。 主なアプローチとしては、SMTソルバを用いて制約充足問題として解く手法と、 不等式制約によって定義された区間への帰属を離散変数とし、古典プランニングアルゴリズムを適用する手法などがある。 特に近年では、ランドマークの概念を連続変数に適用したNumeric Landmarkが研究されている。
連続空間を対象にするプランニングは Motion Planning とも呼ばれ、ロボットアームの動作や、建物内を移動するロボットの経路探索に応用される。 Motion PlanningとNumeric Plannningは、ともにプランニングであることから用いられる要素技術には共通点も多いが、 Motion Planning は主に衝突検知、可動域の制限など、ロボットという主要アプリケーションのための幾何学的な制約に特化しており、異なるアルゴリズムが用いられる。 代表的なものに、RRT 、 PRM などがある。
一方、RRTアルゴリズムなどの連続空間経路探索の知見を古典プランニングに逆輸入しようとする試みも見られる。
同時並行に複数のアクションを実行できるプランニング問題は スケジューリング問題、ないしTemporal Planning問題とも呼ばれる。オペレーションリサーチではスケジューリング問題がよく研究されているが、それらがある特定の決められた問題ドメイン (例:特定の種類の組み立て問題や特定の種類の配送問題など) を解くことを目標としているのに比べて、AIおよび自動プランニング・スケジューリングでの目標は、与えられるまで未知の問題ドメインを解くことが出来る汎用問題解決機を実現することである。
連続変数の場合と同様、 ランドマークの概念をこの問題に拡張したTemporal Landmarkが研究されている。