ITA-ECBS: A Bounded-Suboptimal Algorithm for Combined Target-Assignment and Path-Finding Problem

要約

マルチエージェント パス検索 (MAPF)、つまり複数のロボットの衝突のないパスを見つけることは、多くのアプリケーションで重要な役割を果たします。
場合によっては、各エージェントに特定のターゲットを割り当てることも課題となります。
MAPF の変形である、ターゲット割り当てとパス探索の組み合わせ (TAPF) 問題では、エージェントへのターゲットの割り当てと衝突のないパスの計画を同時に行う必要があります。
CBM、CBS-TA、ITA-CBS などのいくつかのアルゴリズムは、TAPF 問題を最適に解決できます。ITA-CBS がフロータイムの主要な方法です。
ただし、既存の唯一の次善手法である ECBS-TA は、ITA-CBS ではなく CBS-TA から派生しており、最適な ITA-CBS 手法をその制限された準最適バリアントに適応させることは、さまざまな環境におけるターゲット割り当てソリューションのばらつきのため、課題となっています。
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ITA-ECBS を、ITA-CBS の最初の制限付き準最適バリアントとして導入します。
ITA-ECBS は効率を高めるために焦点探索を採用し、新しい下限行列に基づいてターゲットの割り当てを決定します。
ITA-ECBS は、54,033 のテスト ケースの 87.42% でベースライン手法 ECBS-TA を上回るパフォーマンスを示します。

要約(オリジナル)

Multi-Agent Path Finding (MAPF), i.e., finding collision-free paths for multiple robots, plays a critical role in many applications. Sometimes, assigning a specific target to each agent also presents a challenge. The Combined Target-Assignment and Path-Finding (TAPF) problem, a variant of MAPF, requires simultaneously assigning targets to agents and planning collision-free paths. Several algorithms, including CBM, CBS-TA, and ITA-CBS, can optimally solve the TAPF problem, with ITA-CBS being the leading method of flowtime. However, the only existing suboptimal method ECBS-TA, is derived from CBS-TA rather than ITA-CBS, and adapting the optimal ITA-CBS method to its bounded-suboptimal variant is a challenge due to the variability of target assignment solutions in different search nodes. We introduce ITA-ECBS as the first bounded-suboptimal variant of ITA-CBS. ITA-ECBS employs focal search to enhance efficiency and determines target assignments based on a new lower bound matrix. We show that ITA-ECBS outperforms the baseline method ECBS-TA in 87.42% of 54,033 test cases.

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