TANGO的符號推理規則設計是基於對網路環境的深入理解和專業知識，具體過程如下：
專業知識的整合：符號推理規則通常是由領域專家根據網路運行的最佳實踐和經驗來設計的。這些規則以“如果-那麼”的形式表達，能夠清晰地指導學習過程。
基於邏輯的推理：這些規則不僅考慮當前的網路狀態，還考慮到過去的行為和結果。通過邏輯推理，系統可以在面對不確定性時做出更明智的決策。
獎勵塑形：符號推理規則可以用來塑造獎勵函數，這樣在學習過程中，代理可以獲得額外的獎勵或懲罰，以促使其遵循這些規則。這種方法有助於引導學習過程，避免代理陷入局部最優解。
持續的調整和優化：在實際運行中，這些規則可以根據網路的實際表現進行調整。通過持續的監控和評估，確保符號推理規則能夠適應不斷變化的網路環境和需求。
驗證和測試：在部署之前，通過模擬和實驗來驗證這些規則的有效性，確保它們能夠在實際情況下有效地引導學習過程，並提高資源分配的準確性和效率。