Improved Anonymous Multi-Agent Path Finding Algorithm

要約

エージェントのセットがグラフに限定され、目標頂点のセットが与えられ、これらの各頂点に何らかのエージェントが到達する必要がある、匿名マルチエージェント パス検索 (AMAPF) 問題を考えます。
問題は、エージェントへの目標の割り当てと衝突のないパスを見つけることであり、最適なメイクスパンで解決策を見つけることに興味があります。
この問題を解決するための確立されたアプローチは、この問題を特殊なタイプのグラフ探索問題、つまり入力グラフによって引き起こされる補助グラフ上の最大フローを見つける問題に帰着させることです。
前者のグラフのサイズが非常に大きく、そのグラフの検索がボトルネックになる可能性があります。
この目的を達成するために、個別の検索状態を考慮するのではなく、それらの大部分を同時に考慮して検索空間を探索するというアイデアを活用する、特定の検索アルゴリズムを提案します。
つまり、検索状態の大部分を単一の状態として暗黙的に圧縮、保存、展開するため、実行時間とメモリが大幅に削減されます。
経験的に、結果として得られる AMAPF ソルバーは、最先端の競合他社と比較して優れたパフォーマンスを示し、よく知られている MovingAI ベンチマークからの公開されているすべての MAPF インスタンスを 30 秒以内に解くことができます。

要約(オリジナル)

We consider an Anonymous Multi-Agent Path-Finding (AMAPF) problem where the set of agents is confined to a graph, a set of goal vertices is given and each of these vertices has to be reached by some agent. The problem is to find an assignment of the goals to the agents as well as the collision-free paths, and we are interested in finding the solution with the optimal makespan. A well-established approach to solve this problem is to reduce it to a special type of a graph search problem, i.e. to the problem of finding a maximum flow on an auxiliary graph induced by the input one. The size of the former graph may be very large and the search on it may become a bottleneck. To this end, we suggest a specific search algorithm that leverages the idea of exploring the search space not through considering separate search states but rather bulks of them simultaneously. That is, we implicitly compress, store and expand bulks of the search states as single states, which results in high reduction in runtime and memory. Empirically, the resultant AMAPF solver demonstrates superior performance compared to the state-of-the-art competitor and is able to solve all publicly available MAPF instances from the well-known MovingAI benchmark in less than 30 seconds.

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