論文の概要: DMS*: Minimizing Makespan for Multi-Agent Combinatorial Path Finding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06314v2
• Date: Mon, 3 Jun 2024 08:00:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 20:01:52.196800
• Title: DMS*: Minimizing Makespan for Multi-Agent Combinatorial Path Finding
• Title（参考訳）: DMS*:multi-Agent Combinatorial Path FindingのためのMakespanの最小化
• Authors: Zhongqiang Ren, Anushtup Nandy, Sivakumar Rathinam, Howie Choset,
• Abstract要約: Multi-Agent Combinatorial Path Finding (MCPF)は、初期から目標地点までの複数のエージェントの衝突のない経路を求める。 最近の研究は、目標における個々の到着時間の総和を最小化しながら、MPPFに対処する方法を開発している。 本稿では,MCPF の min-max 変種である MCPF-max を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.756524895372454
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-Agent Combinatorial Path Finding (MCPF) seeks collision-free paths for multiple agents from their initial to goal locations, while visiting a set of intermediate target locations in the middle of the paths. MCPF is challenging as it involves both planning collision-free paths for multiple agents and target sequencing, i.e., solving traveling salesman problems to assign targets to and find the visiting order for the agents. Recent work develops methods to address MCPF while minimizing the sum of individual arrival times at goals. Such a problem formulation may result in paths with different arrival times and lead to a long makespan, the maximum arrival time, among the agents. This paper proposes a min-max variant of MCPF, denoted as MCPF-max, that minimizes the makespan of the agents. While the existing methods (such as MS*) for MCPF can be adapted to solve MCPF-max, we further develop two new techniques based on MS* to defer the expensive target sequencing during planning to expedite the overall computation. We analyze the properties of the resulting algorithm Deferred MS* (DMS*), and test DMS* with up to 20 agents and 80 targets. We demonstrate the use of DMS* on differential-drive robots.
• Abstract（参考訳）: Multi-Agent Combinatorial Path Finding (MCPF) は、初期から目標地点まで複数のエージェントの衝突のない経路を探索し、経路の中央にある一連の中間目標地点を訪れている。 MCPFは、複数のエージェントに対して衝突のない経路を計画することと、ターゲットシークエンシング(つまり、旅行中のセールスマンの問題を解決し、ターゲットを割り当て、エージェントの訪問順序を見つけること)の両方が課題である。 最近の研究は、目標における個々の到着時間の総和を最小化しながら、MPPFに対処する方法を開発している。 このような問題の定式化は、異なる到着時間を持つ経路をもたらし、エージェント間の到達時間(最大到着時間)を長くする可能性がある。 本稿では,MCPF の min-max 変種である MCPF-max を提案する。 MCPF の既存の手法 (MS* など) は MCPF-max の解法に適応できるが,MS* をベースとした2つの新しい手法が開発され,計算の高速化を図っている。 得られたアルゴリズムDerred MS*(DMS*)の特性を分析し、最大20個のエージェントと80個のターゲットでDMS*をテストする。 ディファレンシャルドライブロボットにおけるDMS*の使用を実演する。

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