基于决策的学习以预测规划中的行动成本
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。本文解决了自动化规划中行动成本难以指定的问题,提出了一种基于决策的学习方法以预测这些成本。研究首次探讨了将该方法应用于自动规划的挑战,并提出了新的梯度计算和缓存机制,从而显著提高了规划质量,并降低了计算要求。
本文提出了一种基于决策的学习方法,用于解决自动化规划中行动成本难以指定的问题。研究首次将该方法应用于自动规划,并提出了新的梯度计算和缓存机制,以提高规划质量和降低计算要求。
本文解决了自动化规划中行动成本难以指定的问题,提出了一种基于决策的学习方法以预测这些成本。研究首次探讨了将该方法应用于自动规划的挑战,并提出了新的梯度计算和缓存机制,从而显著提高了规划质量,并降低了计算要求。
本文提出了一种基于决策的学习方法,用于解决自动化规划中行动成本难以指定的问题。研究首次将该方法应用于自动规划,并提出了新的梯度计算和缓存机制,以提高规划质量和降低计算要求。