本文提出了一种新的马尔可夫决策过程任务规范语言，旨在改进奖励函数并独立于环境。研究结合深度强化学习与线性时间逻辑（LTL），展示了在多任务环境中提高指令跟随效率的优势，并通过新型框架和算法解决了稀疏奖励信号问题，显著提升了学习性能。

本文探讨了基于线性时间逻辑（LTLf）的合成方法，提出了多种算法和框架，以提高在非确定性环境中生成策略的可扩展性和有效性。研究表明，终止性转换器在模型检查中更具优势，并提出了新的修剪规则和博弈论技术，以优化任务完成策略。

本文提出了一种新颖的深度强化学习算法，结合线性时间逻辑（LTL）和生成模型，通过自动机表示LTL任务和神经网络模拟未知系统，提升了样本效率，优化了机器人在未知环境中的导航控制策略。实验结果表明，该方法在复杂任务中展现出优异的鲁棒性和效率。