Arquivo compactado contendo algoritmos e dados utilizados para o treinamento e avaliação do modelo Planejador Cognitivo Generativo – Cognitive Generative Planner (CGP), uma proposta híbrida de planejamento automatizado baseada em Representações Vetoriais de Embeddings e Arquitetura Transformer. Este repositório reúne os conjuntos de dados utilizados nos experimentos, notebooks em Python com os códigos do modelo CGP, scripts para treinamento, validação e testes, além dos procedimentos de geração de métricas e análise de desempenho. Também estão disponíveis os algoritmos propostos para as estruturas de representação simbólica e subsimbólica (Ideas e Vector Ideas), juntamente com seus respectivos módulos de serialização e desserialização, além do algoritmo Situated Beam Search (SBS), desenvolvido para integrar o raciocínio simbólico ao processo generativo.