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回归传统：用传统机器学习学习可靠的启发式方法
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的学习规划方法，使用WL算法生成特征，并与传统机器学习方法结合使用。该方法在训练速度和参数数量上具有优势，并在多个领域中表现出较好的性能。研究还探讨了WL特征生成方法、理论化学习架构和描述逻辑特征之间的联系。
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关键要点
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当前学习规划方法在多个领域无法与经典规划器竞争，综合性能较差。
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本研究提出了一种新的图表示构建方法，使用WL算法生成特征。
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新方法WL-GOOSE的参数数量比最先进的深度学习规划模型少两个数量级，训练速度快三个数量级。
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WL-GOOSE能够从头学习启发式，并在公平竞争环境中优于h^{ext {FF}}启发式。
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在10个领域中，WL-GOOSE在覆盖率上优于或与LAMA持平，在计划质量上优于LAMA的4个领域。
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WL-GOOSE是第一个在学习规划模型中取得这些成就的模型。
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研究探讨了WL特征生成方法、理论化学习架构和描述逻辑特征之间的联系。
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