Decoupled Travel Planning with Behavior Forest
作者: Duanyang Yuan, Sihang Zhou, Yanning Hou, Xiaoshu Chen, Haoyuan Chen, Ke Liang, Jiyuan Liu, Chuan Ma, Xinwang Liu, Jian Huang
分类: cs.LG
发布日期: 2026-04-23
💡 一句话要点
提出基于行为森林的解耦旅行规划方法，提升LLM在复杂约束下的规划能力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 旅行规划 行为树 大型语言模型 解耦 多约束优化
📋 核心要点
- 现有旅行规划方法难以区分局部和全局约束，导致LLM推理负担重，规划效率低。
- 行为森林方法将任务分解为并行的行为树，通过全局协调机制实现模块化规划。
- 实验表明，该方法在TravelPlanner和ChinaTravel基准测试中显著优于现有方法。
📝 摘要（中文）
行为序列是多约束规划问题（如旅行规划）的基础。此类任务中，每个规划步骤不仅受局部约束，还受跨多个子任务的全局约束影响，导致决策过程紧密耦合且复杂。现有方法通常依赖于单一决策空间，纠缠所有子任务和约束，无法区分局部约束和全局约束。为此，我们提出了行为森林方法，将决策过程构建为并行的行为树森林，每棵树负责一个子任务。引入全局协调机制来协调树之间的交互，实现模块化和连贯的旅行规划。大型语言模型嵌入为行为树节点的决策引擎，执行局部推理以生成候选子计划并根据协调反馈调整决策。行为树提供显式控制结构来指导LLM生成。这种设计将复杂任务和约束解耦为可管理的子空间，实现特定于任务的推理并降低LLM的认知负荷。实验结果表明，我们的方法在TravelPlanner上优于现有方法6.67%，在ChinaTravel上优于11.82%，证明了其在提高LLM在复杂多约束旅行规划中的性能方面的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决复杂旅行规划中，由于局部约束和全局约束耦合，导致现有方法推理负担重、规划效率低的问题。现有方法通常在一个单一的决策空间中处理所有子任务和约束，无法有效区分局部约束和全局约束，这使得模型需要在每个决策步骤中同时考虑所有因素，增加了计算复杂性，降低了规划的效率和准确性。
核心思路：论文的核心思路是将复杂的旅行规划任务解耦为多个子任务，并为每个子任务构建一个独立的行为树。通过这种方式，局部约束可以在各自的行为树中进行处理，而全局约束则通过一个全局协调机制来管理。这种解耦的设计使得模型可以更加专注于每个子任务的局部推理，从而降低了认知负荷，提高了规划效率。
技术框架：行为森林方法构建了一个并行的行为树森林，每棵树负责一个子任务。每个行为树节点嵌入一个大型语言模型（LLM）作为决策引擎，根据任务特定的约束进行局部推理，生成候选子计划。全局协调机制负责协调不同行为树之间的交互，根据全局约束对局部决策进行调整。整个框架包含以下主要模块：行为树构建模块、LLM决策引擎模块和全局协调模块。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将复杂的旅行规划任务解耦为多个子任务，并使用行为树森林来并行处理这些子任务。与现有方法相比，该方法能够更好地处理局部约束和全局约束之间的关系，降低了模型的认知负荷，提高了规划效率。此外，将LLM嵌入到行为树节点中，利用LLM的强大推理能力，进一步提升了规划的质量。
关键设计：行为树的结构设计至关重要，需要根据具体的旅行规划任务进行调整。全局协调机制的设计需要考虑不同子任务之间的依赖关系和冲突，以确保最终的规划方案是可行和有效的。LLM的选择和训练也需要根据任务的特点进行优化，以提高其在特定任务上的推理能力。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中可能没有详细描述，属于实现层面的优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，行为森林方法在TravelPlanner和ChinaTravel基准测试中分别取得了6.67%和11.82%的性能提升，显著优于现有方法。这些结果证明了该方法在处理复杂多约束旅行规划问题方面的有效性，并验证了解耦策略的优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能旅行助手、自动驾驶导航、物流规划等领域。通过将复杂任务分解为子任务并进行并行处理，可以提高规划效率和准确性，为用户提供更智能、更高效的解决方案。未来，该方法有望扩展到其他多约束规划问题，如机器人路径规划、资源调度等。
📄 摘要（原文）
Behavior sequences, composed of executable steps, serve as the operational foundation for multi-constraint planning problems such as travel planning. In such tasks, each planning step is not only constrained locally but also influenced by global constraints spanning multiple subtasks, leading to a tightly coupled and complex decision process. Existing travel planning methods typically rely on a single decision space that entangles all subtasks and constraints, failing to distinguish between locally acting constraints within a subtask and global constraints that span multiple subtasks. Consequently, the model is forced to jointly reason over local and global constraints at each decision step, increasing the reasoning burden and reducing planning efficiency. To address this problem, we propose the Behavior Forest method. Specifically, our approach structures the decision-making process into a forest of parallel behavior trees, where each behavior tree is responsible for a subtask. A global coordination mechanism is introduced to orchestrate the interactions among these trees, enabling modular and coherent travel planning. Within this framework, large language models are embedded as decision engines within behavior tree nodes, performing localized reasoning conditioned on task-specific constraints to generate candidate subplans and adapt decisions based on coordination feedback. The behavior trees, in turn, provide an explicit control structure that guides LLM generation. This design decouples complex tasks and constraints into manageable subspaces, enabling task-specific reasoning and reducing the cognitive load of LLM. Experimental results show that our method outperforms state-of-the-art methods by 6.67% on the TravelPlanner and by 11.82% on the ChinaTravel benchmarks, demonstrating its effectiveness in increasing LLM performance for complex multi-constraint travel planning.