Feb, 2022

优化先决约束计划任务的多智能体路径规划

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TL;DR本文提出了一种 Precedence Constrained Conflict Based Search (PC-CBS) 算法，用于解决 Precedence Constrained Multi-Agent Path Finding (PC-MAPF) 问题，算法在仓库装配和多智能体取送货问题中表现优异。
multi-agent path findingprecedence constrained multi-agent path findingpc-cbswarehouse assembly problemsmulti-agent pickup and delivery problems
发现论文，激发创造
  • 利用基于冲突的搜索、优先级和时间约束进行最优任务分配和路径规划

    该研究通过利用强化学习中用户定义的奖励函数来实现冲突搜索算法（CBS）和任务分配与路径规划，解决了具有优先和时间约束的任务分配与路径规划问题（TAPF-PTC）。通过实验证明，相对于 MARL 和适应性目标分配与路径规划（TAPF）方法，我们的算法 CBS-TA-PTC 有效地解决了具有优先和时间约束的高难度拆弹任务。

    Feb, 2024

  • 一致优先级搜索多智能体路径规划

    该研究探讨优先规划在多智能体路径规划中的应用，提出了基于冲突驱动的组合搜索框架，在实验中展示了其解决方案的先进性和成功率，并首次探讨了优先规划的完整性和最优性的局限性。

    Dec, 2018

  • 基于冲突的可解释多智能体路径规划搜索

    本文利用冲突基础搜索算法处理可解释多智能体路径规划问题，并探讨了计划时间与可解释性之间的权衡。

    Feb, 2022

  • 连续时间下的多智能体路径规划

    提出了一种基于 Safe interval path planning (SIPP) 和 Conflict-based search (CBS) 算法的多智能体路径规划 (Multi-Agent Pathfinding, MAPF) 方法，不依赖于网格、时间步长和动作的同时，并具有保证最优解的特点。对该算法进行了分析、讨论优劣，并在多项标准基准测试中进行了实验评估。

    Jan, 2019

  • 最优和有界次优的任意角度多智能体路径规划

    多智能体路径规划中的任意角路径规划问题，利用连续冲突搜索算法和安全区间路径规划算法的最优算法及其可行解空间分割和多约束技术，能解决比传统组合更多的问题。

    Apr, 2024

  • 基于图的多机器人路径规划

    对现代算法的评估表明，针对多机器人系统的多智能体路径规划是解决自动仓库实现，火车调度和非完整机器人导航等多个应用领域重要方面的关键技术。

    Jun, 2022

  • 交通流优化对于终生多智能体路径规划

    多智能体路径规划（Multi-Agent Path Finding）是机器人领域的一个基本问题，该研究提出了一种新方法来解决这个问题，该方法通过引导智能体按照避免拥堵的路径前往目的地，有效提高了解决方案质量，并在整体通量方面取得了显著改进。

    Aug, 2023

  • 多智能体路径规划：定义、变体和基准测试

    该论文旨在通过提供统一的术语来描述常见的 MAPF 假设和目标，并指向两个 MAPF 基准，介绍了一个新的基于网格的 MAPF 基准，并试验性地证明它对当代 MAPF 算法提出了挑战。

    Jun, 2019

  • 含延迟概率的多智能体路径规划

    该研究提出了一个基于 Multi-Agent Path Finding (MAPF) 的两层搜索的 MAPF-DP 解决方案，包括规划具有不完美执行计划的有效 MAPF-DP 解决方案，提出了具有鲁棒性的计划执行策略以控制每个代理的行动，展示了能够生成有效 MAPF-DP 计划的两层 MAPF-DP 求解器（称为期望值最小化近似）。

    Dec, 2016

  • 多智能体造地：通过环境操作实现高效多智能体路径规划

    本文介绍了一种新的 MAPF 扩展，称为 Terraforming MAPF（tMAPF），其中一些代理负责移动障碍以为其他代理清除道路。我们介绍了两种先进算法 CBS 和 PBS 的扩展来解决 tMAPF 问题，并表明它们无论在哪种静态障碍条件下都可以持续超过最佳解决方案。

    Mar, 2022