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通过自适应策略切换满足时间逻辑约束的概率强化学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种强化学习框架，利用马尔可夫决策过程在未知环境中合成控制策略，以满足线性时间逻辑规范。通过引入基于LTL的奖励和路径折扣机制，最大化满足LTL公式的概率，并确保无模型强化学习算法收敛到最优策略。最后，通过两个运动规划案例验证了该方法的有效性。
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关键要点
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提出了一种强化学习框架，用于在未知环境中合成控制策略。
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该环境可建模为马尔可夫决策过程（MDP）。
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目标是最大化满足线性时间逻辑（LTL）公式的概率。
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引入基于LTL的奖励和路径相关的折扣机制。
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最优策略有效地最大化满足LTL目标的概率。
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无模型强化学习算法保证收敛到最优策略。
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通过两个运动规划案例验证了方法的有效性。
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