Resumen
Los procesos de Planificación y de Scheduling en Inteligencia Artificial han estado tradicionalmente relacionados de una manera muy rígida. El primero selecciona a las acciones requeridas para obtener las metas establecidas y el segundo estudia a los requerimientos de ejecución (tiempo y recursos) de esas acciones. Sin embargo, los problemas del mundo real requieren de las capacidades de ambos procesos. En el Estado del Arte se encontraron dos formas de abordar esos problemas: i) enfoque de planificación extendida; ii) enfoque de scheduling extendido. Debido a que ellos presentaron grandes desventajas, fue necesario proveer un modelo que intercale a ambos procesos en una forma flexible (alternando las capacidades de ambos procesos) y general (aplicando a cualquier dominio y para cualquier problema). Este artículo presenta un modelo integrado propuesto, donde se enfatiza en los puntos claves de este enfoque: su estructura y cómo interactúan ambos procesos.
