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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于符号选项和动作模型自学习的任务规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114219099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111553561.0，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种基于符号选项和动作模型自学习的任务规划方法是由金牧;卓汉逵设计研发完成，并于2021-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于符号选项和动作模型自学习的任务规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于符号选项和动作模型自学习的任务规划方法，该方法包括：基于符号状态映射模块，根据先验知识和数字图像处理将高维图像数据映射为符号状态；基于选项集合模块，根据随机动作和符号状态构建选项集合；基于动作模型学习模块，根据符号状态的变化学习动作模型和更新选项集合，得到新动作模型和规划目标基于规划器模块，根据新动作模型和规划目标求解规划路径，并根据规划结果探索是否存在新的动作模型。通过使用本发明，能够自动学习动作模型和符号选项以及它们之间的对应关系，进行规划和训练探索，以获得解决问题的动作策略。本发明作为一种基于符号选项和动作模型自学习的任务规划方法，可广泛应用于符号规划领域。

本发明授权一种基于符号选项和动作模型自学习的任务规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于符号选项和动作模型自学习的任务规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于符号状态映射模块，根据先验知识和数字图像处理将高维图像数据映射为符号状态； 基于选项集合模块，根据随机动作和符号状态构建选项集合； 基于动作模型学习模块，根据符号状态的变化学习动作模型和更新选项集合，得到新动作模型和规划目标； 基于规划器模块，根据新动作模型和规划目标求解规划路径，并根据规划结果探索是否存在新的动作模型； 所述基于动作模型学习模块，根据符号状态的变化学习动作模型和更新选项集合，得到新动作模型和规划目标这一步骤，其具体包括： 根据符号状态对计算其前提条件和效果； 根据计算得到的前提条件和效果确定所对应的动作模型，并计算其对应的累积奖励的平均值； 计算动作模型对应的获得奖励，得到新动作模型； 根据新动作模型更新选项集合和确定新规划目标，并将新动作模型和新规划目标传递给规划器； 所述基于规划器模块，根据新动作模型和规划目标求解规划路径，并根据规划结果探索是否存在新的动作模型这一步骤，其具体包括： 根据动作模型和规划目标求解规划路径； 根据规划结果确定选项集合选择的选项； 判断到规划选项已经全部完成，选择随机选项探索是否存在新的动作模型。

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