Формализация задачи проектного планирования при работе с неструктурированным описанием цели
Статья в выпуске: 2 т.15, 2026 года.
Бесплатный доступ
Большие языковые модели (LLM) демонстрируют высокую эффективность в задачах обработки естественного языка. Однако при применении LLM в планировании качество получаемых решений может снижаться, если задача содержит сложные зависимости между подзадачами, ограничения по ресурсам и срокам. Это ограничивает применимость LLM-планировщиков, где корректность плана критична, — в частности, в управлении проектами. Одним из перспективных направлений преодоления данного недостатка является использование LLM как средства построения формальной модели планирования, решение которой затем находится детерминированными алгоритмами. В данной статье рассматривается задача проектного планирования в условиях, когда исходная информация о проекте задана в неструктурированном текстовом виде. Вводится формализация задачи, в которой большая языковая модель используется для извлечения информации о проекте и построение формальной модели на языке PDDL. Такой подход позволяет связать текстовые описания задач, зависимостей, сроков и ресурсов с формальными средствами автоматического планирования. В результате задача проектного планирования переводится в форму, пригодную для проверки, валидации и последующего решения алгоритмическими методами. Кроме того, данное исследование расширяет математический аппарат классической постановки ресурсно-ограниченного проектного планирования. Помимо общего времени завершения проекта, добавляется учет штрафов за нарушение крайних сроков и качества назначения исполнителей. Тем самым классическая постановка дополняется критериями, которые отражают более сложные и практически значимые требования управления проектами. Данные изменения позволяют перейти от упрощенной однокритериальной модели к более реалистичной постановке. Проведенные вычислительные эксперименты показали, что предложенный подход увеличивает долю корректных планов с 0.1–0.9 до 0.95–1.0 для всех четырех протестированных моделей по сравнению с прямым использованием LLM в качестве планировщика.
Короткий адрес: https://sciup.org/147254952
IDS: 147254952 | УДК: 004.89 | DOI: 10.14529/cmse260206
Formalization of the Project Planning Problem When Working with an Unstructured Description of the Goal
Large language models demonstrate high efficiency in natural language processing tasks. However, their application to planning as planners under complex dependencies remains limited. One promising direction is to use large language models as a tool for constructing formal planning models. This paper considers the project planning problem in the case where the initial project information is given in an unstructured textual form. A formalization is proposed in which a large language model is used to extract this information and construct a formal model in PDDL. This approach makes it possible to connect textual descriptions of tasks, dependencies, deadlines, and resources with formal tools for automated planning. As a result, the project planning problem is transformed into a form suitable for verification, validation, and subsequent solution by algorithmic methods. In addition, this study extends the mathematical apparatus of the classical resource-constrained project scheduling problem. In addition to the total project completion time, penalties for missed deadlines and the quality of performer assignment are taken into account. Thus, the classical formulation is supplemented with criteria that reflect more complex and practically significant project management requirements. These changes make it possible to move from a simplified single-criterion model to a more realistic formulation. Translation into PDDL makes it possible to use automated tools for validation and planning of the stated problem. The computational experiments demonstrated that the proposed approach increased the proportion of valid plans from 0.1–0.9 to 0.95–1.0 for all four tested models compared with the direct use of an LLM as a planner.
