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

多智能体路径规划是将多个智能体从起点移动到目标点而无碰撞的问题，终身智能体路径规划通过不断为智能体分配新目标进一步扩展了多智能体路径规划。本文概述了三个主要的研究挑战，包括寻找在有限的规划时间内（例如，每步 1 秒）为大量智能体（例如，10,000 个）或极高智能体密度（例如，97.7%）搜索高质量的终身智能体路径规划（LMAPF）解决方案的挑战，缓解拥堵和短视行为在 LMAPF 算法中的影响的挑战，以及弥合文献中使用的 LMAPF 模型和实际应用之间的差距的挑战。

Apr, 2024

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

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

本研究通过对二维网格中时间最优多智能体路径规划的细粒度复杂性分析，揭示了新的可解性界限，并在只有两个方向时，提出了找到最优解的有效算法，从而帮助指导算法设计。

May, 2023

讨论多智能体路径规划在现实世界场景中通用的问题和四个 解决方向，并强调解决这些问题的重要性，反对仅仅开 发更快的标准 MAPF 问题求解方法。

Feb, 2017

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

我们介绍了可扩展的多智能体路径规划的机制设计问题，并提出了三种不可否认策略的机制，其中两种甚至使用了近似的多智能体路径规划算法。我们在实际应用中测试了这些机制，问题规模从几十到数百个智能体。研究结果表明，与简单基准相比，它们可以提高整体效益。

Jan, 2024

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

我们考虑投射在图上的匿名多智能体路径规划（AMAPF）问题，给定了一组目标顶点，每个顶点必须被某个智能体到达。本文针对寻找使得最短耗时的目标 - 智能体分配方案和无碰撞路径的问题，通过将其转化为特殊类型的图搜索问题，即在输入图引导下寻找最大流问题来求解。然后，我们提出了一种利用批量搜索状态的特定搜索算法，将搜索空间压缩、存储和扩展为单一状态，从而显著降低了运行时间和内存占用。实验证明，该 AMAPF 求解器在 30 秒内能够解决所有公开可用的来自知名 MovingAI 基准的 MAPF 实例，并表现出卓越的性能优势。

Dec, 2023