multi-agent pathfinding | BriefGPT

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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。
PDF25 days ago
AAAI分布式蒙特卡洛树搜索用于部分可观察多智体路径规划
我们提出了一种基于分布式多智能体蒙特卡罗树搜索方法的多智能体路径规划算法，通过利用智能体的观察结果重新创建内在的马尔科夫决策过程，并结合针对多智能体任务的定制化神经蒙特卡罗树搜索算法进行路径规划，实验证明该方法优于现有的学习型多智能体路径规
PDF5 months ago
学习跟随：基于规划和学习的去中心化多智能体路径规划
在这项工作中，我们研究了分布式多智能体路径规划问题的设置，通过集成启发式搜索和强化学习方法，提出了一种解决复杂的问题的方法。我们的方法在广泛的设置中得到了验证，并且在吞吐量和泛化能力上表现优越，同时比现有的基于规则和基于搜索的解决方法快一个
PDF8 months ago
学习以团队为基础的导航：多智能体路径规划的深度强化学习技术综述
介绍了多智能体路径规划 (MAPF) 领域中深度强化学习 (DRL) 方法的整合，并提供了统一的评估指标以解决现有挑战。
PDF9 months ago
LaCAM$^\ast$ 的工程化：面向实时、大规模和近似最优的多智能体路径规划
通过改进 LaCAM * 的算法，本文提出了几种改进技术，以扩展多智能体路径规划算法 (MAPF)，改进后的算法显著提高了解决方案的质量，进一步推动了 MAPF 算法的发展。
PDF9 months ago
多代理路径规划的蒙特卡洛树搜索：初步结果
研究了多智能体路径规划中如何利用蒙特卡洛树搜索（Monte-Carlo Tree Search）解决问题，提出了一种适用于多智能体路径规划的改进 MCTS 变种，通过计算个体路径和奖励来指导搜索过程，实验证明该方法优于基线规划算法。
PDF10 months ago
IJCAI提升 LaCAM 以实现可扩展的最终最优多智能体路径规划
这篇研究论文研究了一种名为 LaCAM 的多智能体路径规划算法，通过优化 LaCAM 算法的继承和增强，实现了平均优化解决 99% 的多智能体路径规划问题。
PDFa year ago
可移动物体操作规划：确定哪些物体去哪里、以何种顺序和方式
本文介绍了一种基于多智能体路径规划和非抓取式推动规划的机器人操纵方法，该方法可以在混乱和受限的三维工作空间中移动物体，并利用刚体物理模拟器检查路径是否满足物理约束，通过改进后的算法在实际机器人操作和模拟操作中优于其他现有算法。
PDFa year ago
AAAILaCAM: 用于快速多智体路径规划的搜索算法
我们提出了一种新颖的完整算法用于多智能体路径规划 (LaCAM)，LaCAM 使用两级搜索快速找到解决方案，即使有数百个代理也是如此，我们的全面实验表明，LaCAM 在各种情况下可与或优于最先进的 MAPF 子最优算法，涉及成功率，计划时间
PDFa year ago
强连通有向图上多智能体路径规划的小解假说成立
本文研究多智能体路径规划在有向图中的计算复杂性，证明了该问题在一般情况下是 NP - 难的，但在强连通有向图中的短路径解决方案假设成立时则在 NP 之内。同时，该论文证明了该假设在允许同步旋转的情况下仍然成立。
PDF2 years ago
基于冲突搜索 (CBS) 和焦点搜索 (FS) 组合的任意时间 MAPF 解算器分析
本研究针对 CBS 算法的优化问题，设计并测试了多种不同的改进方式；研究结果表明，在多种情形下使用基于 Focal Search 的 anytime variant 算法优于传统的 CBS 算法。
PDF2 years ago
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
PDF2 years ago
IJCAI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，
PDF5 years ago