在自动化规划中，逻辑回归是一种操作，它返回实现特定公式所需的最一般条件。这一技术在多个应用场景中展现出其重要性，例如增强计划执行的鲁棒性和为非确定性规划提供紧凑的策略。
虽然在基本规划环境中计算逻辑回归相对简单，但当引入公理等额外因素时，逻辑回归的计算复杂性显著增加。
我们提出了一种方法论，用于在包含公理的领域中近似计算动作的逻辑回归；这种近似将条件限制在部分状态内。我们的方法生成最小的部分状态，同时避免了公理的重新计算。
为了展示我们方法的影响，我们将这种回归形式嵌入到执行监控的上下文中，这是一个可以大大受益于逻辑回归的成熟领域。我们的结果表明，这种回归形式能够在多个领域中显著概括部分状态，减少执行监控时考虑的变量数量高达70%。
此外，结果显示所得到的执行监控器在环境发生意外变化时具有足够的鲁棒性，能够频繁恢复：在我们的测试中，多个领域的恢复率超过50%。
博主点评： 本文提出的逻辑回归方法在复杂的自动化规划中展现了其强大的应用潜力，通过对公理的有效处理，显著提升了执行监控的效率和鲁棒性。