論文の概要: Clique Analysis and Bypassing in Continuous-Time Conflict-Based Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16106v1
• Date: Tue, 26 Dec 2023 16:21:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 14:45:07.084088
• Title: Clique Analysis and Bypassing in Continuous-Time Conflict-Based Search
• Title（参考訳）: 連続時間衝突探索における斜め解析とバイパス
• Authors: Thayne T. Walker, Nathan R. Sturtevant and Ariel Felner
• Abstract要約: 本稿では,連続時間競合探索(CCBS)における対称性破りの強化について検討する。 我々は、コスト対称性と空間的衝突対称性を解消する双立制約を解消するバイパス法(B bypassing)という、CCBSの単価ドメインからの既知の拡張を適応する。 以上の結果から,これらの拡張が従来の技術に比べて統計的に有意な性能向上をもたらし,高密度グラフ上で同じ時間に最大10%あるいは20%以上のエージェントの問題を解くことを実証的に示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.1809369667358
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While the study of unit-cost Multi-Agent Pathfinding (MAPF) problems has been popular, many real-world problems require continuous time and costs due to various movement models. In this context, this paper studies symmetry-breaking enhancements for Continuous-Time Conflict-Based Search (CCBS), a solver for continuous-time MAPF. Resolving conflict symmetries in MAPF can require an exponential amount of work. We adapt known enhancements from unit-cost domains for CCBS: bypassing, which resolves cost symmetries and biclique constraints which resolve spatial conflict symmetries. We formulate a novel combination of biclique constraints with disjoint splitting for spatial conflict symmetries. Finally, we show empirically that these enhancements yield a statistically significant performance improvement versus previous state of the art, solving problems for up to 10% or 20% more agents in the same amount of time on dense graphs.
• Abstract（参考訳）: MAPF(Multi-Agent Pathfinding)問題の研究は広く行われているが、現実の多くの問題は、様々な動きモデルによる連続的な時間とコストを必要とする。 本稿では,連続時間MAPFの解法である連続時間競合探索(CCBS)の対称性破りの強化について検討する。 MAPFにおける競合対称性の解消には指数関数的な作業が必要である。 我々は、コスト対称性と空間的衝突対称性を解消する双角的制約を解消するバイパス(B bypassing)という、CCBSの単価ドメインからの既知の拡張に適応する。 本稿では,空間衝突対称性に対する二方向制約と解離分割の新たな組み合わせを定式化する。 最後に,これらの拡張が従来の技術に比べて統計的に有意な性能向上をもたらすことを実証的に示し,高密度グラフ上で同じ時間に最大10%または20%以上のエージェントの問題を解く。

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