Robust Multi-Agent Pickup and Delivery with Delays

要約

Multi-Agent Pickup and Delivery (MAPD)​​ は、エージェントのグループが集荷場所から配達場所に安全に到達できるように、衝突のないパスを計算する問題です。
これらの場所は実行時に提供されるため、MAPD は従来のマルチエージェント パス検索 (MAPF) とオンライン タスク割り当てを組み合わせたものになります。
MAPD の現在のアルゴリズムは、実際のアプリケーションで発生する実際的な問題の多くを考慮していません。実際のエージェントは、計画された経路を完全にはたどらないことが多く、遅延や障害が発生する可能性があります。
このホワイトペーパーでは、遅延を伴うMAPDの問題を研究し、不完全な実行の影響を制限するパスを計画することによってロバスト性を保証する2つのソリューションアプローチを提示します。
特に、k-TP と p-TP の 2 つのアルゴリズムを導入します。どちらも、MAPD を解決するために通常使用される分散型アルゴリズムであるトークン パッシング (TP) に基づいており、それぞれ決定論的保証と確率論的保証を提供します。
実験的に、アルゴリズムをオンライン再計画で強化された TP のバージョンと比較します。
k-TP と p-TP は堅牢なソリューションを提供し、遅延による再計画の回数を大幅に減らし、ソリューションのコストと実行時間をほとんどまたはまったく増加させません。

要約(オリジナル)

Multi-Agent Pickup and Delivery (MAPD) is the problem of computing collision-free paths for a group of agents such that they can safely reach delivery locations from pickup ones. These locations are provided at runtime, making MAPD a combination between classical Multi-Agent Path Finding (MAPF) and online task assignment. Current algorithms for MAPD do not consider many of the practical issues encountered in real applications: real agents often do not follow the planned paths perfectly, and may be subject to delays and failures. In this paper, we study the problem of MAPD with delays, and we present two solution approaches that provide robustness guarantees by planning paths that limit the effects of imperfect execution. In particular, we introduce two algorithms, k-TP and p-TP, both based on a decentralized algorithm typically used to solve MAPD, Token Passing (TP), which offer deterministic and probabilistic guarantees, respectively. Experimentally, we compare our algorithms against a version of TP enriched with online replanning. k-TP and p-TP provide robust solutions, significantly reducing the number of replans caused by delays, with little or no increase in solution cost and running time.

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