与学习结合的规划¶
集成方法¶
结合符号规划与统计学习。
方法¶
学习规划启发式¶
从经验中学习搜索启发式。
学习动作模型¶
通过学习更好的动作模型提高规划精度。
使用学习修复规划¶
用学习到的模型修复失败的规划。
神经符号规划¶
# 混合架构
symbolic_planner = Planner()
neural_perception = CNN()
policy_network = RLAgent()
# 集成
state = neural_perception(observation)
high_level_plan = symbolic_planner.plan(state)
low_level_action = policy_network.select_action(state)
应用¶
- 机器人操作
- 自动驾驶
- 游戏博弈
