Este artículo propone un nuevo algoritmo de planificación cognitiva basado en la Lógica de Percepción Dinámica (DEL). Su principio fundamental consiste en limitar la profundidad de inferencia del agente de planificación a un límite superior b, garantizando que solo pueda inferir sobre conocimiento de orden superior con dimensiones hasta b. Al incrementar iterativamente b, calculamos el plan que requiere la menor profundidad de inferencia. Utilizamos un nuevo tipo de contracción de similitud b "canónica" para asegurar un modelo mínimo único por construcción. Esto garantiza estados más pequeños y un seguimiento eficiente de los estados visitados en comparación con la contracción de similitud estándar. Demostramos la corrección y completitud del algoritmo de planificación bajo un límite de profundidad de inferencia adecuado y demostramos que la complejidad temporal para b es (b+1)-EXPTIME. Implementamos el algoritmo en DAEDALUS, una nueva herramienta de planificación cognitiva, y demostramos mejoras significativas en el rendimiento con respecto a la herramienta de planificación EFP 2.0 existente en varias pruebas de referencia.
