論文の概要: Scalable Mechanism Design for Multi-Agent Path Finding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17044v2
• Date: Wed, 8 May 2024 14:03:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 18:50:56.604418
• Title: Scalable Mechanism Design for Multi-Agent Path Finding
• Title（参考訳）: マルチエージェントパス探索のためのスケーラブルなメカニズム設計
• Authors: Paul Friedrich, Yulun Zhang, Michael Curry, Ludwig Dierks, Stephen McAleer, Jiaoyang Li, Tuomas Sandholm, Sven Seuken,
• Abstract要約: MAPF (Multi-Agent Path Finding) は、複数のエージェントが同時に移動し、与えられた目標地点に向かって共有領域を通って衝突しない経路を決定する。 最適解を見つけることは、しばしば計算不可能であり、近似的な準最適アルゴリズムを用いることが不可欠である。 本稿では、MAPFのスケーラブルな機構設計の問題を紹介し、MAPFアルゴリズムを近似した3つの戦略防御機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.40027406028425
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-Agent Path Finding (MAPF) involves determining paths for multiple agents to travel simultaneously and collision-free through a shared area toward given goal locations. This problem is computationally complex, especially when dealing with large numbers of agents, as is common in realistic applications like autonomous vehicle coordination. Finding an optimal solution is often computationally infeasible, making the use of approximate, suboptimal algorithms essential. Adding to the complexity, agents might act in a self-interested and strategic way, possibly misrepresenting their goals to the MAPF algorithm if it benefits them. Although the field of mechanism design offers tools to align incentives, using these tools without careful consideration can fail when only having access to approximately optimal outcomes. In this work, we introduce the problem of scalable mechanism design for MAPF and propose three strategyproof mechanisms, two of which even use approximate MAPF algorithms. We test our mechanisms on realistic MAPF domains with problem sizes ranging from dozens to hundreds of agents. We find that they improve welfare beyond a simple baseline.
• Abstract（参考訳）: MAPF (Multi-Agent Path Finding) は、複数のエージェントが同時に移動し、与えられた目標地点に向かって共有領域を通って衝突しない経路を決定する。 この問題は計算的に複雑であり、特に多数のエージェントを扱う場合、自動運転車の協調のような現実的な応用でよく見られる。 最適解を見つけることは、しばしば計算不可能であり、近似的な準最適アルゴリズムを用いることが不可欠である。 複雑化に加え、エージェントは自己関心と戦略的な方法で行動し、それが利益をもたらすならばMAPFアルゴリズムの目標を誤って表現する可能性がある。 メカニズム設計の分野はインセンティブを調整するためのツールを提供しているが、注意深い考慮なしにこれらのツールを使用することは、ほぼ最適な結果にしかアクセスできない場合に失敗する可能性がある。 本稿では、MAPFのスケーラブルな機構設計の問題を紹介し、MAPFアルゴリズムを近似した3つの戦略防御機構を提案する。 我々は,現実的なMAPFドメイン上で,数十から数百のエージェントにまたがる問題の大きさのメカニズムを検証した。 彼らは単純な基準を超えて福祉を改善することに気付きました。

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