multi-agent path finding | BriefGPT

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通过图嵌入的最优多智能体路径规划算法选择
多智能体路径规划问题（MAPF）是寻找多个智能体不发生碰撞的路径的问题，该研究论文提出了一种基于图嵌入的解决方案，称为 MAPF 算法选择图嵌入（MAG），通过对 MAPF 问题进行图形编码并利用现代图嵌入算法，该方法在多个 MAPF 算法
PDF20 days ago
缩放终身多智能体路径规划到更现实的环境中：研究挑战与机遇
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
PDF2 months ago
ITA-ECBS: 一个用于联合目标分配和路径规划问题的有界次优算法
多智能体路径规划 (MAPF) 的一个变种是综合目标分配和路径规划 (TAPF) 问题，本文引入了 ITA-ECBS 作为 ITA-CBS 的边界次优变体，并采用聚焦搜索和基于新的下界矩阵确定目标分配，经测试在 54,033 个案例中表现出
PDF3 months ago
优化基于启发式搜索的学习局部 MAPF 策略
多智能体路径规划是解决一组智能体到达目标位置的无碰撞路径问题。先进的经典多智能体路径规划求解器通常采用启发式搜索方法以找到数百个智能体的解决方案，但通常是集中式的，而在短时间内可能难以扩展。机器学习方法学习每个智能体的策略非常吸引人，因为它
PDF3 months ago
多机器人计划执行的实时调度算法
在多智能体路径规划领域的一个研究方向是确定在执行过程中代理被延迟时如何高效地重新规划。我们提出了 Switchable-Edge Search (SES) 算法，一种基于 A * 的算法，旨在找到最佳的经过次序。我们证明了 SES 的最优性
PDF3 months ago
缓存增强的终身多智能体路径规划
本文介绍了一种名为 Caching-Augmented Lifelong MAPF（CAL-MAPF）的新机制，用于改善 Lifelong MAPF 的性能，并通过实验证明了在某些任务分布、地图和代理配置下，CAL-MAPF 具备提升性能的
PDF4 months ago
基于答案集编程的多智能体路径规划中的路由与调度：初步报告
我们提出了一种在答案集编程（ASP）中进行路由和调度的替代方法，并在多智能体路径规划的背景下进行了探索。这种方法捕捉了时间流的部分顺序而不是与行动和谓词相关联的时间步骤，终止了对计划长度的固定上界的需求。这种避免的代价是（部分）时间轨迹必须
PDF4 months ago
多智能体路径规划的集成优先混合策略
基于多智能体强化学习 (MARL) 的多智能体路径规划 (MAPF) 近来备受关注，我们提出了一种名为 Ensembling Prioritized Hybrid Policies (EPH) 的方法，该方法通过选择性通信模块、基于 Q 学
PDF4 months ago
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
PDF5 months ago
导向图优化的多智能体路径规划的终身学习
我们研究了如何利用引导来提高终身多智能体路径规划（MAPF）的吞吐量。我们提出了两种 GGO 算法来自动生成适用于任意终身 MAPF 算法和地图的引导，并通过实验证明我们的引导图能够提高三个典型终身 MAPF 算法在四个基准地图上的吞吐量。
PDF5 months ago
合作自主驾驶的多智能体路径规划
通过混合多智能体路径规划和无信号交叉口有序安排算法，本研究提出了一种性能显著优于现有算法、固定启发式以及基于 ARR 实施的优先规划的优化和完整算法 (OBS-KATS)，并在不同车辆到达率、车道长度、交叉速度和控制范围下保持性能，具有直接
PDF5 months ago
IJCAI多智能体路径规划的可扩展机制设计
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
PDF5 months ago
使用大型语言模型解决多智能体路径规划问题尚未成功的原因
借助大型语言模型（LLM）解决多智能体路径规划（MAPF）问题时存在困难，因此本研究提出了一种假设并通过实验证明了该假设。
PDF6 months ago
AAAI双向时间计划图：为更高效的多智能体路径规划执行提供可切换的经过顺序
多智能体路径规划问题涉及为多个智能体在共享环境中规划无碰撞路径。本研究提出了一种名为双向时序计划图（BTPG）的新图形表示，允许在执行过程中切换传递顺序以避免不必要的等待时间，并设计了两种构建 BTPG 的随时算法：BTPG-naïve 和
PDF6 months ago
具有强化学习的加速课程的众包感知多智能体路径规划
采用强化学习和增强型课程化训练策略指导，引入 CRAMP（一种人群感知的去中心化方法），从而克服了多智能体路径规划在拥挤环境中的性能退化问题。在模拟环境中测试发现，CRAMP 在解决方案质量上比以往的去中心化方法提高了 58％，在成功率方面
PDF10 months ago
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。
PDF10 months ago
SACHA: 基于启发式注意力的软演员评论家方法用于部分可观测的多智能体路径规划
我们提出了一种多智能体演员 - 评论员方法（Soft Actor-Critic with Heuristic-Based Attention，SACHA），通过在演员和评论员中采用新颖的基于启发式的注意机制，鼓励智能体之间的合作，从而解决了
PDFa year ago
二维网格上多智能体路径规划的细粒度复杂性分析
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。
PDFa year ago
多智能体路径规划进展跟踪
本文旨在引入一组方法和可视化工具，以帮助 MAPF 社区建立最新 MAPF 性能的清晰指标，并促进 MAPF 求解器之间的大规模比较，以降低新研究人员进入门槛，并进一步推动 MAPF 研究，以便更清楚地了解该领域的进展和主要挑战。
PDFa year ago
自动化仓储的多机器人协同和布局设计
本论文研究了如何通过优化仓库布局提高多智能体路径规划算法在自动化仓库中的吞吐量，并通过扩展现有自动生成场景方法来优化仓库布局，从而降低拥堵和提高自动化仓库的可扩展性，该方法能生成具有用户指定多样性指标的布局。
PDFa year ago