GenePlan：利用大型语言模型演化更通用的 PDDL 计划
人工智能
2026-03-11 v1
摘要
我们提出了 GenePlan（GENeralized Evolutionary Planner），一个新颖的框架，利用大型语言模型（LLM）辅助的进化算法生成用于描述为 PDDL 格式的经典规划任务的领域依赖性通用计划。通过将通用规划视为一个优化问题，GenePlan 不断演化可解释的 Python 计划程序，以最小化跨 diverse problem 实例的计划长度。在六个现有基准领域和两个新领域的实验评估中，GenePlan 达到了平均 SAT 得分 0.91，紧密匹配最先进的计划程序的性能（SAT 得分 0.93），显著优于链式思考（CoT）等其他 LLM-based 框架（平均 SAT 得分 0.64）。生成的计划程序能够快速解决新实例（平均每个任务 0.49 秒），且成本低（平均每个领域使用 GPT-4o 花费 $1.82）。
引用
@article{arxiv.2603.09481,
title = {GenePlan: Evolving Better Generalized PDDL Plans using Large Language Models},
author = {Andrew Murray and Danial Dervovic and Alberto Pozanco and Michael Cashmore},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.09481},
year = {2026}
}
备注
54 pages, 4 figures. Accepted to ICAPS 2026