vignette|Exemple de plan pour un robot qui déplace des blocs : prendre B, poser B sur la table, prendre C, poser C sur A.|alt=|257x257px En intelligence artificielle, la planification automatique (automated planning en anglais) ou plus simplement planification, vise à développer des algorithmes pour produire des plans typiquement pour l'exécution par un robot ou tout autre agent. Les logiciels qui incorporent ces algorithmes s'appellent des planificateurs.
In artificial intelligence and operations research, constraint satisfaction is the process of finding a solution through a set of constraints that impose conditions that the variables must satisfy. A solution is therefore a set of values for the variables that satisfies all constraints—that is, a point in the feasible region. The techniques used in constraint satisfaction depend on the kind of constraints being considered.
vignette|Planification sous forme d'un diagramme de Gantt. La planification est un processus qui fixe (pour un individu, une entreprise, une institution, une collectivité territoriale ou un État), après études et réflexion prospective, les objectifs à atteindre, les moyens nécessaires, les étapes de réalisation et les méthodes de suivi de celle-ci. vignette|Planification sous forme d'un diagramme de Gantt. Elle est l'organisation dans le temps de la réalisation d'objectifs : dans un domaine précis ; avec différents moyens mis en œuvre ; et sur une durée (et des étapes) précise(s).
A plan is typically any diagram or list of steps with details of timing and resources, used to achieve an objective to do something. It is commonly understood as a temporal set of intended actions through which one expects to achieve a goal. For spatial or planar topologic or topographic sets see map. Plans can be formal or informal: Structured and formal plans, used by multiple people, are more likely to occur in projects, diplomacy, careers, economic development, military campaigns, combat, sports, games, or in the conduct of other business.
thumb|upright=0.5|Optimisation linéaire dans un espace à deux dimensions (x1, x2). La fonction-coût fc est représentée par les lignes de niveau bleues à gauche et par le plan bleu à droite. L'ensemble admissible E est le pentagone vert. En optimisation mathématique, un problème d'optimisation linéaire demande de minimiser une fonction linéaire sur un polyèdre convexe. La fonction que l'on minimise ainsi que les contraintes sont décrites par des fonctions linéaires, d'où le nom donné à ces problèmes.
