Jothimurugan et. al [1]}
introduce a specification language for reinforcement
learning problems built using temporal logic
constraints and predicates. It is shown to be adept at
handling complex compositions of task specifications
through the use of a task monitor and
well-defined monitor transition rules. Notably, one
can encode Non-Markovian tasks into the MDP using the
additional states of the automaton (task monitor)
compiled from the given specification.

Jothimurugan и др. [1] представляют язык спецификации для проблем обучения с подкреплением, созданный с использованием временной логики ограничений и предикатов. Показано, что он хорошо справляется с обработкой сложных композиций задач, используя монитор задач и четко определенные правила перехода монитора. Особенно можно закодировать немарковские задачи в MDP, используя дополнительные состояния автомата (монитора задач), скомпилированного из заданной спецификации.