Trabalhos recentes na área de Planejamento e Escalonamento têm gerado uma grande expectativa em relação à aplicação dos resultados em sistemas reais. Neste cenário, métodos, ferramentas e conceitos provenientes das Engenharia do Conhecimento e da Engenharia de Requisitos se tornam fundamentais para caracterizar melhor, entender e especificar os domínios de planejamento. Nesse caso uma especial importância deve ser dada às etapas iniciais do processo, onde o conhecimento sobre o domínio é incompleto e onde existem poucas ferramentas, seja para o suporte ou automação parcial do processo, e as ferramentas já existentes carecem de métodos formais para a modelagem e análise dos requisitos. Neste trabalho propõe-se o ReKPlan (Ambiente para a Engenharia de Requisitos usando KAOS em problemas de planejamento), que usa KAOS, um método orientado a objetivos, para a modelagem de requisitos. Entretanto, o uso do KAOS (ou de qualquer outro método goaloriented) não atende à necessidade de verificar formalmente o comportamento dinâmico quando o alvo são sistemas de planejamento. A proposta deste trabalho é combinar o uso do método orientado a objetivos com o formalismo das Redes de Petri (Rdp) -especificamente a abordagem seguida pelo GHENeSys- para representar e analisar requisitos no projeto de sistemas de planejamento. Finalmente é proposto um método sobre o processo de projeto que, guiado por modelos, gera instruções PDDL servindo de entrada para os planejadores. A método foi aplicado a vários estudos de caso que o avaliam como um mecanismo promissor e eficiente na Engenharia de Requisitos resultando em uma melhor definição dos requisitos em problemas de planejamento. / Recent works in Planning and Scheduling, lead to a great expectations about how to apply achieved results in real systems. In this scenario, methods, tools and concepts from Knowledge and Requirements Engineering seem to be a key issue for characterizing, understanding and specifying the domain of planning problems. In this case a special attention should be given to the initial stages of the process, where knowledge about the domain is incomplete and there are a few tools to support or partially automate the process, and there is a lack of formal methods for modeling and analysis of requirements in the existing tools. This work proposes the ReKPlan (Requirement Engineering Using KAOS for Planning Problems) which uses KAOS, a goal-oriented method, for modeling requirements. However, the use of KAOS (or another goal-oriented method) don\'t seem the most appropriate for formal verification of the dynamic behavior of planning systems. The purpose of this work is to combine the use of KAOS with Petri Nets formalism (Rdp) - GHENeSys approach specifically - for modeling and analyzing requirements in the design of planning system. Finally is proposed a model driven engineering mechanism over a design for guiding, until the generation of PDDL instructions as input for planners to solve problems.

Trabalhos recentes na área de Planejamento e Escalonamento têm gerado uma grande expectativa em relação à aplicação dos resultados em sistemas reais. Neste cenário, métodos, ferramentas e conceitos provenientes das Engenharia do Conhecimento e da Engenharia de Requisitos se tornam fundamentais para caracterizar melhor, entender e especificar os domínios de planejamento. Nesse caso uma especial importância deve ser dada às etapas iniciais do processo, onde o conhecimento sobre o domínio é incompleto e onde existem poucas ferramentas, seja para o suporte ou automação parcial do processo, e as ferramentas já existentes carecem de métodos formais para a modelagem e análise dos requisitos. Neste trabalho propõe-se o ReKPlan (Ambiente para a Engenharia de Requisitos usando KAOS em problemas de planejamento), que usa KAOS, um método orientado a objetivos, para a modelagem de requisitos. Entretanto, o uso do KAOS (ou de qualquer outro método goaloriented) não atende à necessidade de verificar formalmente o comportamento dinâmico quando o alvo são sistemas de planejamento. A proposta deste trabalho é combinar o uso do método orientado a objetivos com o formalismo das Redes de Petri (Rdp) -especificamente a abordagem seguida pelo GHENeSys- para representar e analisar requisitos no projeto de sistemas de planejamento. Finalmente é proposto um método sobre o processo de projeto que, guiado por modelos, gera instruções PDDL servindo de entrada para os planejadores. A método foi aplicado a vários estudos de caso que o avaliam como um mecanismo promissor e eficiente na Engenharia de Requisitos resultando em uma melhor definição dos requisitos em problemas de planejamento. / Recent works in Planning and Scheduling, lead to a great expectations about how to apply achieved results in real systems. In this scenario, methods, tools and concepts from Knowledge and Requirements Engineering seem to be a key issue for characterizing, understanding and specifying the domain of planning problems. In this case a special attention should be given to the initial stages of the process, where knowledge about the domain is incomplete and there are a few tools to support or partially automate the process, and there is a lack of formal methods for modeling and analysis of requirements in the existing tools. This work proposes the ReKPlan (Requirement Engineering Using KAOS for Planning Problems) which uses KAOS, a goal-oriented method, for modeling requirements. However, the use of KAOS (or another goal-oriented method) don\'t seem the most appropriate for formal verification of the dynamic behavior of planning systems. The purpose of this work is to combine the use of KAOS with Petri Nets formalism (Rdp) - GHENeSys approach specifically - for modeling and analyzing requirements in the design of planning system. Finally is proposed a model driven engineering mechanism over a design for guiding, until the generation of PDDL instructions as input for planners to solve problems.

O design de sistemas automatizados inteligentes é fortemente dependente da etapa inicial de análise de requisitos, que além de suprimir possíveis incongruências - próprias desta fase inicial - provê um modelo inicial e funcional do sistema a ser implementado, capaz de orientar a definição dos parâmetros (design parameters) e em seguida a própria implementação. Um grande esforço tem sido empregado na área de Inteligência Artificial para definir planejadores automáticos confiáveis que possam ser usados na solução de problemas reais, que geralmente possuem um número elevado de parâmetros. Isto leva a uma situação onde métodos formais, geralmente aplicados em abordagens independentes de domínio, precisam ser aliados a métodos mais pragmáticos para produzir bons resultados. Seguindo esse princípio,o presente trabalho propõe um método de projeto no qual o usuário podem fazer a aquisição de conhecimento, modelar o domínio (tanto o domínio de aplicação quanto o domínio do problema de planejamento), fazer uma análise dinâmica do modelo e eventualmente verificá-lo usando linguagens conhecidas como UML, as Redes de Petri, e HTN, mantendo as características hierárquicas do problema. Esta abordagem demanda novos planejadores automáticos que consideram a abstração do sistema hierárquico, que é derivado de um modelo hierárquico de requisitos e de uma análise unificada feita também em redes de Petri hierárquicas. / The design of intelligent systems is strongly dependent of the requirements analysis initial stage, wich can remove possible inconsistencies - own this early stage - providing a primary functional model of the system being implemented. Besides that, it can be able to guide the definition of the parameters (design parameters) and then the implementation itself. A lot of effort has been employed in Artificial Intelligence field to define reliable automated planning systems that can be used to solve real problems, which generally have a large number of parameters. This leads to a situation where formal methods, generally applied to solve domain-independent problems, need to be combined with more pragmatic methods to produce good results. Following this principle, this work proposes a design method in which the user can make the acquisition of knowledge, model the domain (both the work domain and the planning problem domain), make a dynamic analysis of the model and eventually simulate it using well-kown language as UML, Petri Nets, and HTN, maintaining the hierarchical characteristics of the problem. This approach demands new automated planners who consider the abstraction of hierarchical system, which is derived from a hierarchical model requirements and an unified analysis made in hierarchical Petri nets.

O design de sistemas automatizados inteligentes é fortemente dependente da etapa inicial de análise de requisitos, que além de suprimir possíveis incongruências - próprias desta fase inicial - provê um modelo inicial e funcional do sistema a ser implementado, capaz de orientar a definição dos parâmetros (design parameters) e em seguida a própria implementação. Um grande esforço tem sido empregado na área de Inteligência Artificial para definir planejadores automáticos confiáveis que possam ser usados na solução de problemas reais, que geralmente possuem um número elevado de parâmetros. Isto leva a uma situação onde métodos formais, geralmente aplicados em abordagens independentes de domínio, precisam ser aliados a métodos mais pragmáticos para produzir bons resultados. Seguindo esse princípio,o presente trabalho propõe um método de projeto no qual o usuário podem fazer a aquisição de conhecimento, modelar o domínio (tanto o domínio de aplicação quanto o domínio do problema de planejamento), fazer uma análise dinâmica do modelo e eventualmente verificá-lo usando linguagens conhecidas como UML, as Redes de Petri, e HTN, mantendo as características hierárquicas do problema. Esta abordagem demanda novos planejadores automáticos que consideram a abstração do sistema hierárquico, que é derivado de um modelo hierárquico de requisitos e de uma análise unificada feita também em redes de Petri hierárquicas. / The design of intelligent systems is strongly dependent of the requirements analysis initial stage, wich can remove possible inconsistencies - own this early stage - providing a primary functional model of the system being implemented. Besides that, it can be able to guide the definition of the parameters (design parameters) and then the implementation itself. A lot of effort has been employed in Artificial Intelligence field to define reliable automated planning systems that can be used to solve real problems, which generally have a large number of parameters. This leads to a situation where formal methods, generally applied to solve domain-independent problems, need to be combined with more pragmatic methods to produce good results. Following this principle, this work proposes a design method in which the user can make the acquisition of knowledge, model the domain (both the work domain and the planning problem domain), make a dynamic analysis of the model and eventually simulate it using well-kown language as UML, Petri Nets, and HTN, maintaining the hierarchical characteristics of the problem. This approach demands new automated planners who consider the abstraction of hierarchical system, which is derived from a hierarchical model requirements and an unified analysis made in hierarchical Petri nets.

O grande avanço das técnicas de Planejamento em Inteligência Artificial fez com que a Engenharia de Requisitos e a Engenharia do Conhecimento ganhassem extrema importância entre as disciplinas relacionadas a projeto de engenharia (Engineering Design). A especificação, modelagem e análise dos domínios de planejamento automático se tornam etapas fundamentais para melhor entender e classificar os domínios de planejamento, servindo também de guia na busca de soluções. Neste trabalho, é apresentada uma proposta de um ambiente integrado de modelagem e análise de domínios de planejamento, que leva em consideração o ciclo de vida de projeto, representado por uma ferramenta gráfica de modelagem que utiliza diferentes representações: a UML para modelar e analisar as características estáticas dos domínios; XML para armazenar, integrar, e exportar informação para outras linguagens (ex.: PDDL); as Redes de Petri para fazer a análise dinâmica; e a PDDL para testes com planejadores. / The great development in Artificial Intelligence Planning has emphasized the role of Requirements Engineering and Knowledge Engineering among the disciplines that contributes to Engineering Design. The modeling and specification of automated planning domains turn out to be fundamental tasks in order to understand and classify planning domains and guide the application of problem solving techniques. In this work, it is presented the proposed integrated environment for modeling and analyzing automated planning domains, which considered the life cycle of a project, represented by a tool that uses several language representations: UML to model and perform static analyses of planning environments; XML to hold, integrate, share and export information to other language representations (e.g. PDDL); Petri Nets, where dynamic analyses are made; and PDDL for testing models with planners.

O grande avanço das técnicas de Planejamento em Inteligência Artificial fez com que a Engenharia de Requisitos e a Engenharia do Conhecimento ganhassem extrema importância entre as disciplinas relacionadas a projeto de engenharia (Engineering Design). A especificação, modelagem e análise dos domínios de planejamento automático se tornam etapas fundamentais para melhor entender e classificar os domínios de planejamento, servindo também de guia na busca de soluções. Neste trabalho, é apresentada uma proposta de um ambiente integrado de modelagem e análise de domínios de planejamento, que leva em consideração o ciclo de vida de projeto, representado por uma ferramenta gráfica de modelagem que utiliza diferentes representações: a UML para modelar e analisar as características estáticas dos domínios; XML para armazenar, integrar, e exportar informação para outras linguagens (ex.: PDDL); as Redes de Petri para fazer a análise dinâmica; e a PDDL para testes com planejadores. / The great development in Artificial Intelligence Planning has emphasized the role of Requirements Engineering and Knowledge Engineering among the disciplines that contributes to Engineering Design. The modeling and specification of automated planning domains turn out to be fundamental tasks in order to understand and classify planning domains and guide the application of problem solving techniques. In this work, it is presented the proposed integrated environment for modeling and analyzing automated planning domains, which considered the life cycle of a project, represented by a tool that uses several language representations: UML to model and perform static analyses of planning environments; XML to hold, integrate, share and export information to other language representations (e.g. PDDL); Petri Nets, where dynamic analyses are made; and PDDL for testing models with planners.