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学习效率与对称性打破的结合
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一种图表示规划方法，解决了基于学习的规划者在对称性方面的不足，并引入了动作和状态修剪技术，有效管理搜索过程中的对称性，使Fast Downward在IPC学习轨道数据集上超越LAMA。
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关键要点
- 本研究提出了一种图表示规划方法，解决了基于学习的规划者在对称性方面的不足。
- 研究引入了动作修剪和状态修剪技术，有效管理搜索过程中的对称性。
- 这些技术的集成使Fast Downward在IPC学习轨道数据集上超越LAMA。
- 研究显示了图神经网络在处理大搜索空间中的潜力，尤其是在对称性检测方面。
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