研究提出字典序下降优化方法

Matteo Penlington等作者提出 Lexicographic Descent 优化方法：用单一加权和，让各规则的相对权重按优先级以不同速率衰减，在极限下恢复字典序，从而兼顾 preemptive 方法与标量化的优点。作者称，该方法收敛到最高优先级规则的约束驻点，并给出低优先级规则持续引导迭代的必要条件。 在自动驾驶案例中，作者称该方法能利用问题结构达到字典序最优，表现优于 preemptive 方法。该论文为 arXiv cs.RO 预印本，标注 8 页、已审阅，尚未见独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。