这篇论文主要解决什么问题？
论文关注启发式规划搜索可能需要存储指数级状态的问题，提出学习搜索控制策略，以在不保存访问状态列表的情况下用多项式空间寻找计划。
Learning How to Search for Plans with Exponentially Less Space
（翻译）学习如何以指数级更少空间搜索计划
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2610.10954: Learning How to Search for Plans with Exponentially Less Space
AI 摘要
这篇 arXiv 论文提出用索引策略学习搜索控制，以减少规划搜索所需空间。作者引入 choose 规则和结构化终止证明，使深度优先过程可在多项式空间中找计划，时间主要随选择深度增长，并在 IPC 2023 Learning Track 等测试中取得较好结果。
AI 问答
论文提出的关键机制是什么？
作者使用带寄存器和模式的索引策略，并加入 choose 规则来装载对象和标记回溯点；结构化终止可保证执行长度受对象数量的多项式界限制。
实验结果如何？
使用学习到的策略，该过程在 IPC 2023 Learning Track 和 Autoscale Agile 套件的 1,890 个测试任务中解决了 1,709 个，多数在 1 秒和 100 MiB 内完成。
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