要約
エージェントのアクティビティと柔軟なエンドポイントで時折遅延が発生する環境向けのマルチエージェント集配 (MAPD) 問題の非同期実行による分散計画手法を提案します。
MAPD は、多くのアプリケーションで重要な問題のフレームワークです。
ただし、ほとんどの既存の研究は、エージェントの固定速度、同期された動き、および複数のエージェントがタスクを簡単に実行するための短い迂回路を多数備えた適切に設計された環境など、理想的なエージェントの動作と環境を想定しています。
ただし、そのような環境は多くの場合実行不可能です。
たとえば、エージェントの移動速度は、天候や床の状態に影響されることがあり、多くの場合、遅延が発生しやすくなります。
提案された方法は、エージェントのアクションの変動速度と柔軟な作業場所 (エンドポイント) を許可することにより、より現実的な環境で MAPD を適用するためにいくつかの実行不可能な条件を緩和することができます。
私たちの実験は、ベースラインの方法と比較して、エージェントがそのような環境で効率的にMAPDを実行できることを示しました。
また、私たちの方法を使用してエージェントの行動を分析し、その限界について議論しました。
要約(オリジナル)
We propose a distributed planning method with asynchronous execution for multi-agent pickup and delivery (MAPD) problems for environments with occasional delays in agents’ activities and flexible endpoints. MAPD is a crucial problem framework with many applications; however, most existing studies assume ideal agent behaviors and environments, such as a fixed speed of agents, synchronized movements, and a well-designed environment with many short detours for multiple agents to perform tasks easily. However, such an environment is often infeasible; for example, the moving speed of agents may be affected by weather and floor conditions and is often prone to delays. The proposed method can relax some infeasible conditions to apply MAPD in more realistic environments by allowing fluctuated speed in agents’ actions and flexible working locations (endpoints). Our experiments showed that our method enables agents to perform MAPD in such an environment efficiently, compared to the baseline methods. We also analyzed the behaviors of agents using our method and discuss the limitations.
arxiv情報
| 著者 | Yuki Miyashita,Tomoki Yamauchi,Toshiharu Sugawara |
| 発行日 | 2023-02-18 07:02:03+00:00 |
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