यह शोधपत्र GenZ-LTL प्रस्तुत करता है, जो सुदृढ़ीकरण अधिगम (RL) में जटिल, समय लेने वाले कार्य उद्देश्यों और सुरक्षा बाधाओं के सामान्यीकरण हेतु एक नवीन रैखिक-कालिक तर्क (LTL)-आधारित विधि है। GenZ-LTL, LTL कार्य विनिर्देशों को पहुँच-अवॉइड उप-लक्ष्य अनुक्रमों में विघटित करने के लिए बुची ऑटोमेटा की संरचना का लाभ उठाता है। मौजूदा विधियों के विपरीत, यह उप-लक्ष्य अनुक्रम पर कंडीशनिंग करने के बजाय, एक सुरक्षित RL सूत्रीकरण का उपयोग करके प्रत्येक उप-लक्ष्य को एक-एक करके हल करके शून्य-शॉट सामान्यीकरण प्राप्त करता है । इसके अलावा, यह एक नवीन उप-लक्ष्य-प्रेरित अवलोकन न्यूनीकरण तकनीक प्रस्तुत करता है जो यथार्थवादी मान्यताओं के तहत उप-लक्ष्य-अवस्था संयोजनों की घातांकीय जटिलता को कम करती है। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि GenZ-LTL शून्य-शॉट सामान्यीकरण में मौजूदा विधियों से उल्लेखनीय रूप से बेहतर प्रदर्शन करता है।
