Точки над "i" в этом вопросе еще окончательно не расставлены, но уже появились некоторые интересные сопоставления различных подходов к планированию. В [646] проанализировано несколько классов задач планирования и показано, что подходы на основе ограничений, такие как Graphplan и SATplan, являются наилучшими для NP-трудных проблемных областей, а подходы на основе поиска лучше подходят для проблемных областей, в которых приемлемые решения могут быть найдены без поиска с возвратами. Алгоритмы Graphplan и SATplan сталкиваются с затруднениями при использовании в проблемных областях со многими объектами, поскольку наличие большого количества объектов означает, что в этих алгоритмах приходится создавать много действий. В некоторых случаях возникновение такой проблемы можно отсрочить или вообще ее избежать, вырабатывая пропозиционали-зированные действия динамически, по мере необходимости, а не конкретизируя их все до начала поиска.

В [1567], [1568] приведены два превосходных обзора современных алгоритмов планирования. Любопытно наблюдать за тем, какие изменения произошли за пять лет, которые прошли за время между этими двумя обзорами: первый из них сосредотачивался на планировании с частичным упорядочением, а во втором были представлены алгоритмы Graphplan и SATplan. В книге Readings in Planning [19] приведена всеобъемлющая антология многих из самых лучших ранних статей в этой области, включая несколько хороших обзоров. В [1629] приведен обзор методов планирования с частичным упорядочением, который занимает целую книгу.

Исследования по планированию играли центральную роль в искусственном интеллекте со времени появления этого научного направления, а статьи по планированию занимают основной объем ведущих журналов и материалов конференций по искусственному интеллекту. Проводятся также специализированные конференции по планированию, такие как International Conference on AI Planning Systems (AIPS), International Workshop on Planning and Scheduling for Space и European Conference on Planning.