Gostaria de agradecer à todas as pessoas que, direta ou indiretamente, foram responsáveis pela conclusão deste trabalho. Primeiramente, ao professor e orientador Dr. Márcio Rillo, pela motivação e incentivo dados e pelas diversas correções em meus textos -que foram muitas -que possibilitaram algumas publicações importantes. Gostaria também de agradecer à ex-secretária do departamento, e hoje assistente acadêmica, Angela, pelo sua simpática e sempre bem-humorada ajuda em resolver os diversos

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... inos" que apareciam. Agradecer também a FAPESP pelo apoio financeiro, sem este apoio não seria possível participar de conferências importantes nem mesmo concluir a tese em menos de 4 anos. Às pessoas como a Gilmara do setor de eventos, as secretárias da Pós-Graduação da Elétrica e da Poli, entre outras, sempre gentis e atenciosas, colaboraram para que os trâmites burocráticos da instituição não atrapalhassem o andamento do trabalho. À minha mãe e ao meu pai que sempre me apoiaram. Ao meu filho Gabriel, a minha noiva Simone e seu filho Douglas, que sempre compreenderam os momentos em que não tivemos oportunidade de estar juntos por causa do trabalho extra que muitas vezes era necessário para o prosseguimento da tese. À Dra Leliane Barros, MSc Paulo, MSc Anderson, MSc Reinaldo Bianchi, entre outros, pelas discussões e momentos de descontração na USP. Aos meus grandes amigos que colaboraram com momentos de descontração, futebol e cerveja. Enfim, à todos aqueles que fizeram parte da minha vida nesses últimos anos e que, portanto, influenciaram o resultado final deste trabalho. ABSTRACT In this work a heuristic search case-based planning system, called FAR-OFF (Fast and Accurate Retrieval on Fast Forward), is presented. This system uses stored previous plans and the FF heuristic search planning system (HOFFMANN; NEBEL, 2001) to find a solution to a new problem. For defining the three phases of the FAR-OFF system -Retrieval, adaptation and storing -several methods are developed and a new case-base maintenance policy is proposed. This policy, called mínimo-prejuízo, allows the system choose which cases can be inserted into or deleted from the case-base in order to keep its quality. With many cases stored and structured in footprint-cases and RelatedSets, as defined in (SMYTH; MCKENNA, 1999), it is possible to use the Footprint-based Retrieval (FbR) (SMYTH; MCKENNA, 1999), that decrease the space of searching for a similar case in a case-base. For determining the similarity of a case to a new problem, a new similarity rule, called ADG (Action Distance-Guided), is designed. This rule is more accurate than the common case-based planners' similarity rules. After the retrieval phase, the FAR-OFF system completes the retrieved case in order to turn it a potential solution to a new problem. Then, it applies the SQUIRE (Solution Quality Improvement by Replanning) in order to try to increase the quality of the solution. Together with a case-base seeding system, many experimental tests are performed and show that the FAR-OFF system has a good performance in different planning domains in confrontation with the FF system (HOFFMANN ; NEBEL, 2001). 93 5.3.4.COMPLEXIDADE DA SIMILARIDADE ADG 97 5.3.5.DISCUSSÃO 101 5.4. MÉTODO FOOTPRINT-BASED RETRIEVAL 102 5.5. BASE DE CASOS EXTENSÍVEIS 105 5.6. SUMÁRIO 108 6. ADAPTAÇÃO DE CASOS 109 6.1. INTRODUÇÃO 109 6.2.