論文の概要: Symmetry Breaking for k-Robust Multi-Agent Path Finding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08689v1
• Date: Wed, 17 Feb 2021 11:09:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-18 14:37:29.872062
• Title: Symmetry Breaking for k-Robust Multi-Agent Path Finding
• Title（参考訳）: k-Robustマルチエージェントパス探索のための対称性破壊
• Authors: Zhe Chen, Daniel Harabor, Jiaoyang Li, Peter J. Stuckey
• Abstract要約: k-Robust Conflict-BasedSearch (k-CBS)は、最大k遅延のロバストな座標と衝突のない計画を生成するアルゴリズムです。 そこで我々は,k-robust計画に特有な様々な対称性の破れ制約を導入し,矛盾するエージェントのペアに対して,効率よく相反する最適経路を見つける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.645303869311366
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: During Multi-Agent Path Finding (MAPF) problems, agents can be delayed by unexpected events. To address such situations recent work describes k-Robust Conflict-BasedSearch (k-CBS): an algorithm that produces coordinated and collision-free plan that is robust for up to k delays. In this work we introducing a variety of pairwise symmetry breaking constraints, specific to k-robust planning, that can efficiently find compatible and optimal paths for pairs of conflicting agents. We give a thorough description of the new constraints and report large improvements to success rate ina range of domains including: (i) classic MAPF benchmarks;(ii) automated warehouse domains and; (iii) on maps from the 2019 Flatland Challenge, a recently introduced railway domain where k-robust planning can be fruitfully applied to schedule trains.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントパス探索(mapf)問題の間、エージェントは予期しないイベントによって遅延する可能性がある。 このような状況に対処するために、最近の研究ではk-robust conflict-basedsearch (k-cbs):最大k遅延に対して頑健な、協調的で衝突のない計画を生成するアルゴリズムである。 本研究では,k-ロバスト計画に特有な様々な対称性の破れ制約を導入し,矛盾するエージェントのペアに対して,効率よく相反する最適な経路を見つける。 新しい制約を徹底的に説明し、(i)古典的なMAPFベンチマーク、(ii)自動化倉庫ドメイン、(iii)k-robust計画をスケジュール列車にフルに適用できる最近導入された鉄道ドメインである2019 Flatland Challengeのマップなど、さまざまなドメインで成功率の大幅な改善を報告します。

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