Allen区间（Allen's intervals），又称Allen关系，是人工智能领域表示和推理时间关系的基础数学框架。由James F. Allen于1983年提出，该方法明确定义了两个时间区间之间可能的十三种定性关系，如“先于”、“重叠”、“开始于”、“结束于”等，能够精确建模复杂的时间场景。这种细粒度的描述区别于仅使用时间点或简单起止标记的其他时间建模方式。Allen区间是时间推理、自动规划和事件序列分析的重要基础。

应用场景与使用示例

Allen区间广泛应用于任务排程、智能日历管理、叙事文本理解、计算生物学（如基因表达顺序分析）以及嵌入式系统中的时间推理。例如，智能助手可利用这些关系判断两个会议是否冲突，并推断复杂日程中的潜在冲突。

主要软件工具、库和框架

常见支持Allen区间的库有：PyInterval（Python）、AllenIntervalAlgebra（Java），以及集成于如PDDL、Temporal Logic of Actions等规划框架的相关模块。AllenAI和约束求解器Gecode也对时间区间推理提供支持。

最新发展与趋势

当前研究重点在于将Allen区间与概率模型结合，并拓展到多变量或不确定情境（如时间不确定性）。在机器学习领域，尤其是序列分析（NLP、生物信息学）和机器人自适应规划中的应用日益增多。近期还关注于提升推理算法的可扩展性，以支持实时处理大规模区间集合。