planification

在人工智能（AI）领域，规划指的是智能体或系统根据初始状态和特定约束，制定一系列行动以达成给定目标的能力。这一学科旨在自动化战略决策，综合考虑环境、可用资源、不确定性及多智能体间的交互。规划与优化的主要区别在于其关注于行动的时序结构以及对串行或并行复杂任务的管理。

应用场景与案例

规划在自主机器人（导航、物体操作）、物流（仓储管理、车辆路径规划）、工业生产任务调度、太空任务管理及策略游戏等领域具有重要作用。例如，在自动化仓库中，规划系统决定货物收集的最优顺序；在机器人领域，则用于机器人避障路径的规划。

主要软件工具、库与框架

常用工具包括 PDDL（Planning Domain Definition Language），它是规划问题建模的标准语言。主流求解器有 Fast Downward、OPTIC 和 LPG。在机器人领域，MoveIt!（适用于ROS）为运动规划提供了高级能力。AIPlan4EU 和 pyperplan 等框架也便于将规划集成到更大系统中。

最新发展与趋势

规划日益与机器学习深度融合，使系统能根据经验调整策略。符号规划与神经网络模型的混合方法、以及多智能体和协同规划技术快速发展。当前挑战包括实时规划、不确定性管理以及适应部分可观测环境。与其他AI模块（感知、对话）的互操作性也是研究热点。