规划推理与约束求解的区别
Difference between Planning Reasoning and Constraint Solving
我是这个主题的新手，我目前对规划、约束求解和推理之间的区别有点困惑
据我所知，规划是确定"things"要做的事情的正确性。
这可以通过遵循一些约束来完成。那么每个规划问题到底是不是csp呢？
所以规划是 csp 问题的一个子集？
推理只是对大型本体的查询，例如 "rabbit is a lifeform"。
根据Stanford Encyclopedia of Philosophy,
Reasoning is the ability to make inferences, and automated reasoning is concerned with the building of computing systems that automate this process
人工智能（AI）中的大部分问题都是推理问题，确实规划和CSP都在其中。
规划是 AI 的一个子领域，致力于寻找实现代理目标的动作序列。例如，要从纽约时代广场到伦敦皮卡迪利广场，您需要一个计划，即可以让您达到目标的一系列行动，即 "being in Piccadilly Circus." 一个计划可能是："go to the nearest subway entrance"， "take the first train to Jamaica station", "take the transit to the JFK airport", "take the airplane towards London Heathrow", "take the underground until Piccadilly Circus".
约束满足问题 (CSP) 是一种搜索问题，其目标是满足某些约束。例如，如果地图上有 N 个国家，给定一组颜色，目标可能是为每个国家着色，使得没有两个相邻国家的颜色相同。
话虽如此，还是有一些方法可以将规划问题转化为 CSP 问题，例如SATPLAN.
供您参考，S. Russel 和 P. Norving 的 "Artificial Intelligence: A Modern Approach" 是一个很好的起点；大多数大学和学院的图书馆都有它。
我是这个主题的新手，我目前对规划、约束求解和推理之间的区别有点困惑
据我所知，规划是确定"things"要做的事情的正确性。
这可以通过遵循一些约束来完成。那么每个规划问题到底是不是csp呢？
所以规划是 csp 问题的一个子集？
推理只是对大型本体的查询，例如 "rabbit is a lifeform"。
根据Stanford Encyclopedia of Philosophy,
Reasoning is the ability to make inferences, and automated reasoning is concerned with the building of computing systems that automate this process
人工智能（AI）中的大部分问题都是推理问题，确实规划和CSP都在其中。
规划是 AI 的一个子领域，致力于寻找实现代理目标的动作序列。例如，要从纽约时代广场到伦敦皮卡迪利广场，您需要一个计划，即可以让您达到目标的一系列行动，即 "being in Piccadilly Circus." 一个计划可能是："go to the nearest subway entrance"， "take the first train to Jamaica station", "take the transit to the JFK airport", "take the airplane towards London Heathrow", "take the underground until Piccadilly Circus".
约束满足问题 (CSP) 是一种搜索问题，其目标是满足某些约束。例如，如果地图上有 N 个国家，给定一组颜色，目标可能是为每个国家着色，使得没有两个相邻国家的颜色相同。
话虽如此，还是有一些方法可以将规划问题转化为 CSP 问题，例如SATPLAN.
供您参考，S. Russel 和 P. Norving 的 "Artificial Intelligence: A Modern Approach" 是一个很好的起点；大多数大学和学院的图书馆都有它。