LTL$_f$ Learning Meets Boolean Set Cover
LTLf学习与布尔集合覆盖
机构 * LaBRI, Université de Bordeaux, France(拉伯里实验室,波尔多大学,法国) ; DIENS, Paris, France(巴黎迪恩斯研究所,法国) ; LaBRI, CNRS, Université de Bordeaux, France(拉伯里实验室,法国国家科学研究中心,波尔多大学,法国) ; Univ Rennes, CNRS, Inria, IRISA, Rennes, France(里昂大学,法国国家科学研究中心,法国国家信息与自动化研究所,IRISA,法国) ; UMONS – Université de Mons, Belgium(蒙斯大学,比利时)
专题命中 其他机器人 :robotics(abstract);分类 cs.AI
AI总结 本文提出了一种基于布尔集合覆盖的高效方法,用于从有限轨迹中加速学习LTLf公式,显著提升了学习速度和公式规模控制。
Comments Full version of TACAS 2026 conference paper. 24 pages, 4 figures