Speedup Techniques for Switchable Temporal Plan Graph Optimization

要約

マルチエージェント パス検索 (MAPF) は、複数のエージェントの衝突のないパスを計画することに重点を置いています。
ただし、MAPF プランの実行中にエージェントは予期しない遅延に遭遇する可能性があり、それが非効率、デッドロック、さらには衝突につながる可能性があります。
これらの問題に対処するために、切り替え可能な時間プラン グラフは、遅延が発生した場合でも実行コストが最小になる非周期的な時間プラン グラフを見つけて、デッドロックや衝突のない実行を保証するフレームワークを提供します。
残念ながら、混合整数線形計画法やグラフベースのスイッチャブル エッジ検索 (GSES) などの既存の最適アルゴリズムは、実用には遅すぎることがよくあります。
このペーパーでは、改良された GSES を紹介します。これは、より強力な許容ヒューリスティック、エッジ グループ化、優先分岐、および増分実装という 4 つの高速化技術によって GSES を大幅に高速化します。
さまざまな数のエージェントを使用して 4 つの異なるマップ タイプで実施された実験では、改良型 GSES が一貫して GSES の 2 倍を超える成功率を達成し、両方の方法で解決策が正常に見つかったインスタンスで最大 30 倍の高速化を実現できることが実証されました。

要約(オリジナル)

Multi-Agent Path Finding (MAPF) focuses on planning collision-free paths for multiple agents. However, during the execution of a MAPF plan, agents may encounter unexpected delays, which can lead to inefficiencies, deadlocks, or even collisions. To address these issues, the Switchable Temporal Plan Graph provides a framework for finding an acyclic Temporal Plan Graph with the minimum execution cost under delays, ensuring deadlock- and collision-free execution. Unfortunately, existing optimal algorithms, such as Mixed Integer Linear Programming and Graph-Based Switchable Edge Search (GSES), are often too slow for practical use. This paper introduces Improved GSES, which significantly accelerates GSES through four speedup techniques: stronger admissible heuristics, edge grouping, prioritized branching, and incremental implementation. Experiments conducted on four different map types with varying numbers of agents demonstrate that Improved GSES consistently achieves over twice the success rate of GSES and delivers up to a 30-fold speedup on instances where both methods successfully find solutions.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google