要約
単位コストのマルチエージェント パスファインディング (MAPF) 問題の研究は人気がありますが、現実世界の問題の多くは、さまざまな動作モデルにより継続的な時間とコストを必要とします。
これに関連して、この論文では、連続時間 MAPF のソルバーである連続時間競合ベース検索 (CCBS) の対称性を破る機能強化について研究します。
MAPF で競合の対称性を解決するには、膨大な量の作業が必要になる場合があります。
CCBS の単位コスト領域からの既知の拡張機能、つまりコスト対称性を解決するバイパスと、空間的競合対称性を解決する二斜制約を適用します。
空間衝突対称性のための素分割と二乗制約の新しい組み合わせを定式化します。
最後に、これらの機能強化により、以前の最先端技術と比較して統計的に有意なパフォーマンスの向上が得られ、密なグラフ上で同じ時間内に最大 10% または 20% 多くのエージェントの問題を解決できることが経験的に示されています。
要約(オリジナル)
While the study of unit-cost Multi-Agent Pathfinding (MAPF) problems has been popular, many real-world problems require continuous time and costs due to various movement models. In this context, this paper studies symmetry-breaking enhancements for Continuous-Time Conflict-Based Search (CCBS), a solver for continuous-time MAPF. Resolving conflict symmetries in MAPF can require an exponential amount of work. We adapt known enhancements from unit-cost domains for CCBS: bypassing, which resolves cost symmetries and biclique constraints which resolve spatial conflict symmetries. We formulate a novel combination of biclique constraints with disjoint splitting for spatial conflict symmetries. Finally, we show empirically that these enhancements yield a statistically significant performance improvement versus previous state of the art, solving problems for up to 10% or 20% more agents in the same amount of time on dense graphs.
arxiv情報
| 著者 | Thayne T. Walker,Nathan R. Sturtevant,Ariel Felner |
| 発行日 | 2023-12-26 16:21:15+00:00 |
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