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Seguendo il suo interesse per le applicazioni rivolte al mondo reale, i principali interessi di ricerca di Riccardo Rasconi riguardano il problema del sequenziamento di attività (Scheduling) ed il relativo problema di Monitoraggio & Controllo dell'esecuzione di piani. Dato il suo background in Intelligenza Artificiale, particolare attenzione e rivolta alla risoluzione di problemi di Project Scheduling vincolati su tempo e risorse utilizzando tecniche di programmazione a vincoli. Durante il suo dottorato, ha approfondito le tematiche legate allo Scheduling Reattivo, specificatamente studiando l'efficacia di diverse combinazioni tra strategie di esecuzione proattive e reattive, in ambienti di esecuzione caratterizzati da incertezza. Grande enfasi è stata dedicata alla caratterizzazione di "robustezza" dello schedule, nonchè all'evoluzione temporale della stessa al variare delle strategie di scheduling nello spazio bidimensionale . In questo ambito, sta affrontando il tema relativo alla sintesi di benchmark per problemi di scheduling reattivo, alfine di fornire uno strumento per testare in modo oggettivo diverse tecniche di rescheduling, tramite esperimenti riproducibili basati sulla simulazione dell'esecuzione di piani disturbati dinamicamente. Una parte significativa del lavoro di ricerca di Riccardo Rasconi riguarda lo studio di algoritmi ed euristiche per problemi di Scheduling puro. In particolare, e interessato alle procedure stocastiche di search ed alle metaeuristiche di ottimizzazione per la risoluzione di problemi di Scheduling notoriamente difficili (ad esempio, il Resource Constrained Project Scheduling Problem with Time Windows - RCPSP/max, oppure il Job Shop Scheduling Problem with Sequence Dependent Setup Times - SDST-JSSP). Nell'ambito del Progetto RoboCare (si veda la sezione: "Progetti di Ricerca"), il lavoro di Riccardo Rasconi si è focalizzato sul monitoraggio basato su sensori dell'esecuzione di piani in ambienti reali, allo scopo di analizzare dinamicamente le conseguenze delle variazioni dell'informazione temporale insita nel piano originale. La fellowship presso l'Agenzia Spaziale Europea nonchè la collaborazione ultradecennale con il Planning & Scheduling Technology Laboratory dell'ISTC- CNR gli hanno permesso di accumulare una considerevole esperienza nei problemi e nelle applicazioni orientate allo spazio. Nell'ambito del progetto GOAC (Goal Oriented Autonomous Controller), ha affrontato il problema relativo al controllo dell'esecuzione autonoma di piani su robot destinati alle esplorazioni spaziali. In particolare, l'obiettivo è studiare le proprietà (i.e., dispatchability) atte a garantire sufficienti condizioni di stabilità per i piani con vincoli su tempo, parametri e risorse, in esecuzione in ambienti caratterizzati da incertezza.
