面向大型智能体的完整多智能体路径规划算法
摘要：大型智能体路径规划问题 (MAPF) 是一个具有挑战性的问题，即使在采用简化假设的情况下也很难找到最优解，例如平面图 (通常是网格)，离散时间，移动和等待动作的持续时间均匀等。另一方面，在这些限制性假设下的MAPF（也称为经典MAPF）等价于所谓的“鹅卵石运动问题”，对于这个问题存在着非最优多项式时间算法。最近，涌现出了一系列研究MAPF超越基本设置的作品，其中特别考虑了任意大小和形状的智能体。然而，据我们所知，尚不存在针对这种MAPF变体的完整算法。在这项工作中，我们试图通过考虑大型智能体的MAPF，并提出将该问题转化为（一般）图上的鹅卵石运动问题的方法来缩小这个差距。这个规约的关键是一个将智能体从边缘移动到需要执行当前智能体移动动作的边缘的过程。我们考虑了不同的如何实现这个过程的变体，并呈现了一种包含这个过程的鹅卵石运动算法的变体。不幸的是，该算法仍然是不完整的，但我们从实证上证明，与最先进的MAPF求解器 - 连续冲突搜索 (CCBS) 相比，它能够在严格的时间限制下解决更多具有大型智能体的MAPF实例（在任意非平面图上）（即道路图）。
作者：Stepan Dergachev and Konstantin Yakovlev
论文ID：2208.12236
分类：Multiagent Systems
分类简称：cs.MA
提交时间：2022-08-26