Título: Agregando información específica de dominio para escalar la síntesis de controladores de tipo GR(1)
Directores: Sebastián Uchitel
Jurados: Victor Braberman, Florencia Zanollo

Resumen:
El área de síntesis de controladores busca construir automáticamente estrategias para resolver problemas bajo ciertas garantías. El algoritmo On-The-Fly Directed Controller Synthesis (OTF-DCS), propuesto por Daniel Ciolek en su trabajo de tesis doctoral, resuelve este problema, pero depende de una heurística auxiliar. Además de proponer el algoritmo OTF-DCS, Ciolek también propuso una heurística llamada Ready Abstraction(RA), la cual es la que mejores resultados logra. Luego, Tomas Delgado propuso una heurística basada en aprendizaje por refuerzos, la cual, requiere una función de abstracción que captura las features más importantes de un estado. Exploraremos el impacto de agregar features con información específica del dominio del problema a resolver a la función de abstracción que usa la heurística basada en aprendizaje por refuerzos. Para esto, ofrecemos una metodología para abstraer información referente a las entidades del problema de control. Esto con el objetivo de mejorar el rendimiento de dicha heurística y por lo tanto, el rendimiento del algoritmo OTF-DCS en su versión para restricciones de tipo GR(1).