arXiv · cs.AI· Rajesh Mangannavar·· 1 天前AI 评分22
GADAR：通过动作排序实现经典规划的跨域泛化
GADAR: Generalizing Across Domains via Action Ranking for Classical Planning
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Rajesh Mangannavar
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.34868v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
GADAR（Generalizing Across Domains via Action Ranking）是一种无需搜索的策略，以域描述为输入，可在训练中未见过的经典规划域上构造落地动作。在八个基准域的 leave-one-domain-out 评测中，单个 GADAR 策略在七个训练域上解决 58.3% 的测试实例，仅比专用单域模型的 59.3% 低一个百分点；零样本时它在全部八个域上平均解决 22.6%，远高于随机选择的 3.3%，并在未见过的 Visitall 上达到 68%。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org