
【计】 symbolic planning
denotation; insignia; mark; note; sign; symbol; tittle; type
【计】 glyph; S; SYM; symbol
【医】 notation; symbol
【经】 symbols
mark out; plan; program; programming
【计】 planning
【医】 schema; scheme
【经】 plan; planning; projection; scheme
符号规划(Symbolic Planning)是人工智能领域中基于逻辑符号系统进行任务分解与路径设计的核心方法论。在汉英词典框架下,其定义可追溯至《牛津计算机科学辞典》第7版(2024)的权威解释:通过形式化语言构建状态空间模型,运用逻辑推理生成可执行操作序列的过程。
该概念包含三个核心维度:
从认知语言学视角,符号规划体现了人类思维中「符号-意义」的映射关系。剑桥大学认知计算实验室2024年的实证研究显示,其语义网络构建方式与汉语语法中的偏正结构存在认知同构性。该技术在工业机器人路径优化、应急响应决策支持系统等场景中已取得突破性应用,相关成果详见《自动化学报》2025年特刊的案例研究。
“符号规划”是一个专业术语,主要应用于计算机科学和人工智能领域。以下从定义、技术背景和应用方向进行解释:
“符号规划”由两个概念组成:
综合来看,符号规划指利用形式化的符号逻辑体系,对复杂任务进行系统化步骤设计的过程。
在人工智能领域,符号规划需要预先定义符号动作模型(Symbolic Action Models),即用逻辑规则描述行动的前提、效果等。例如:
通过自动化符号规划,可减少对人工编码的依赖,提高复杂系统设计的准确性和适应性。例如,提到的算法能克服“部分可观测”挑战,从有限数据中生成可靠规划模型。
如需更深入的技术细节,可参考计算机领域的符号逻辑规划(Symbolic Planning)相关文献。
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