面向非确定性域中多层目标的 LTLf 自适应合成
人工智能
2025-04-30 v1
摘要
我们研究的是 LTLf 合成的一个变体，用于实现多层目标的自适应策略，该目标由多个逐渐更具挑战性的 LTLf 目标组成，存在于非确定性规划域中。自适应策略是在其执行过程中能够实现以下目标的策略：(i) 在多层目标中尽可能多地强制满足目标；(ii) 在可能的情况下利用环境的合作，以满足尽可能多的剩余目标。这在动态地发生：如果环境合作 (ii) 且某个目标变得可强制实现 (i)，则我们的策略将强制实现该目标。我们提供了一种游戏论技术来计算自适应策略，该技术是正确的且完备的。值得注意的是，我们的技术是多项目标的多项式时间（实际上是二次时间）算法。换言之，它仅在标准 LTLf 合成的基础上增加少量开销即可处理多层目标。
引用
@article{arxiv.2504.20983,
title = {LTLf Adaptive Synthesis for Multi-Tier Goals in Nondeterministic Domains},
author = {Giuseppe De Giacomo and Gianmarco Parretti and Shufang Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.20983},
year = {2025}
}