scheduling)は、人工知能のテーマの1つであり、戦略や行動順序の具体化をすること。典型的な例として、知的エージェント、自律型ロボット、無人航空機などでの利用がある。古典的制御システムや統計分類問題とは異なり、自動計画の解は複雑で未知であり、多次元空間における発見と最適化が必要となる。2機械であるか人間であるかに関わらず、周囲の状況が既知で、その構造がよく理解されている場合、計画や戦略というものは行動する前にあらかじめ組み立てておく(計算しておく)ことができる。未知の環境では、周囲の状況が明らかになるにつれて、戦略の修正を迫られる場合も多い。前者はオフラインプランニング、静的プランニングなどと呼ばれ、後者は動的プランニング、オンラインプランニングなどと呼ばれる。計画の修正のことを特にリプランニングとも呼ぶ。いずれのプランニングでも、人工知能によく見られる試行錯誤の反復過程が必要となることが多い。プランナ(自動計画器)は一般に、外界の初期状態、目標とされるゴール、とりうるアクションの集合という3つの入力を必要とする。はじめとする形式言語で記述される。STRIPSはプログラミング言語のような見た目をしているため、ある程度人間にも読め、かつ機械可読である。プランナ(自動計画器)は初期状態からゴール状態へと状態を変化させる一連のアクションの計画を生成する。呼ばれる、教科書でよく使われるSTRIPS問題の例を示している。初期状態は積み木が地面に置いてある状態、ゴールは積み木がA,B,Cの順で積まれている状態である。この問題のプランは、ロボットアームが積み木を運ぶ動作に相当する。今日では、STRIPS入力形式に拡張を加えたen:PDDLが主に使われている。)をどの程度行うかに依存する。そのため、単純化のレベルによりその様々な変種が存在し、またそれに適したアルゴリズムが提案されている。単純化したモデルは現実世界をモデル化するのに必ずしも実用的であるとは限らないが、実用的な場合も存在するし、またその存在意義には、単純なモデルで発見された知見は基礎的であり、より複雑なモデルにも適用できるはずだという期待が込められている。それらの前提を全て単純化した基礎的なモデルである(不確実性なし、完全情報、アクションの並列実行なし)。人工知能黎明期から存在し、よく研究されている。主な技法としては、状態空間探索における前向き連鎖や後向き連鎖があり、条件間の関係についての知識を利用することで強化したり(Graphplan)、問題に固有のヒューリスティックを用いたり、充足可能性問題(Satplan)や整数計画問題に変換したりといったものがある。