A Multiagent Path Search Algorithm for Large-Scale Coalition Structure Generation

要約

連合構造生成（CSG）、つまり、エージェントのセットを連合に最適に分割して社会福祉を最大化する問題は、マルチエージェントシステムの基本的な計算上の問題です。
この問題は、輸送や災害対応など、小さな実行時間が必要な多くのアプリケーションにとって重要です。
この論文では、連合構造のグラフで動作するCSGのアルゴリズムを検索するマルチエージェントパス検索アルゴリズムであるSaldaeを開発します。
私たちのアルゴリズムは、さまざまなヒューリスティックと戦略を利用して、検索を実行し、ガイドします。
これは、数百と数千のエージェントで大きな問題を処理できる時点のアルゴリズムです。
災害対応や電気自動車配分ベンチマークを含む9つの標準価値分布について経験的に、アルゴリズムが高品質のソリューションの迅速な発見を可能にし、他の最先端の方法と好意的に比較することを示しています。

要約(オリジナル)

Coalition structure generation (CSG), i.e. the problem of optimally partitioning a set of agents into coalitions to maximize social welfare, is a fundamental computational problem in multiagent systems. This problem is important for many applications where small run times are necessary, including transportation and disaster response. In this paper, we develop SALDAE, a multiagent path finding algorithm for CSG that operates on a graph of coalition structures. Our algorithm utilizes a variety of heuristics and strategies to perform the search and guide it. It is an anytime algorithm that can handle large problems with hundreds and thousands of agents. We show empirically on nine standard value distributions, including disaster response and electric vehicle allocation benchmarks, that our algorithm enables a rapid finding of high-quality solutions and compares favorably with other state-of-the-art methods.

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