Bài báo này đề xuất GenZ-LTL, một phương pháp mới sử dụng Logic thời gian tuyến tính (LTL) để giải quyết vấn đề khái quát hóa của Học tăng cường (RL) với các mục tiêu nhiệm vụ phức tạp, tốn thời gian và các ràng buộc an toàn. Để khắc phục những hạn chế của các phương pháp hiện có, vốn gặp khó khăn trong việc xử lý các nhiệm vụ lồng nhau, dài hạn và các ràng buộc an toàn và không tìm được giải pháp thay thế khi các mục tiêu phụ không thể đạt được, GenZ-LTL tận dụng cấu trúc của ô tô Büchi để phân tích các thông số kỹ thuật nhiệm vụ LTL thành một loạt các mục tiêu phụ đạt-tránh. Không giống như các phương pháp thông thường có điều kiện là chuỗi mục tiêu phụ, GenZ-LTL đạt được khái quát hóa zero-shot bằng cách giải quyết từng mục tiêu phụ một bằng cách sử dụng công thức RL an toàn . Hơn nữa, nó giới thiệu một kỹ thuật giảm quan sát do mục tiêu phụ gây ra mới để giảm thiểu độ phức tạp theo cấp số nhân của các kết hợp trạng thái-mục tiêu phụ theo các giả định thực tế. Kết quả thử nghiệm chứng minh rằng GenZ-LTL vượt trội hơn đáng kể so với các phương pháp hiện có trong khái quát hóa zero-shot.
