論文の概要: Advancing Learnable Multi-Agent Pathfinding Solvers with Active Fine-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23793v1
• Date: Mon, 30 Jun 2025 12:34:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:54.053271
• Title: Advancing Learnable Multi-Agent Pathfinding Solvers with Active Fine-Tuning
• Title（参考訳）: 能動ファインチューニングによる学習可能な多エージェントパスフィニングソルの開発
• Authors: Anton Andreychuk, Konstantin Yakovlev, Aleksandr Panov, Alexey Skrynnik,
• Abstract要約: マルチエージェントパスフィンディング(MAPF)は、マルチロボット軌道計画問題の共通の抽象化である。 本稿では,機械学習を活用した分散化サブ最適化MAPFソルバMAPF-GPT-DDGを紹介する。 本実験は,MAPF-GPT-DDGが既存の学習型MAPF解法を超えることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.35418789518417
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-agent pathfinding (MAPF) is a common abstraction of multi-robot trajectory planning problems, where multiple homogeneous robots simultaneously move in the shared environment. While solving MAPF optimally has been proven to be NP-hard, scalable, and efficient, solvers are vital for real-world applications like logistics, search-and-rescue, etc. To this end, decentralized suboptimal MAPF solvers that leverage machine learning have come on stage. Building on the success of the recently introduced MAPF-GPT, a pure imitation learning solver, we introduce MAPF-GPT-DDG. This novel approach effectively fine-tunes the pre-trained MAPF model using centralized expert data. Leveraging a novel delta-data generation mechanism, MAPF-GPT-DDG accelerates training while significantly improving performance at test time. Our experiments demonstrate that MAPF-GPT-DDG surpasses all existing learning-based MAPF solvers, including the original MAPF-GPT, regarding solution quality across many testing scenarios. Remarkably, it can work with MAPF instances involving up to 1 million agents in a single environment, setting a new milestone for scalability in MAPF domains.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントパスフィンディング(MAPF)は、複数の同種ロボットが同時に共有環境に移動するマルチロボット軌道計画問題の共通の抽象化である。 MAPFを最適に解くことはNPハードでスケーラブルで効率的であることが証明されているが、ロジスティクスや検索・救助といった現実世界のアプリケーションには不可欠である。 この目的のために、機械学習を活用した分散化された準最適MAPFソルバがステージに立った。 近年導入されたMAPF-GPT(擬似学習)の成功を踏まえ,MAPF-GPT-DDGを紹介する。 この新しいアプローチは、集中的な専門家データを用いて、事前訓練されたMAPFモデルを効果的に微調整する。 新しいデルタデータ生成機構を利用することで、MAPF-GPT-DDGはトレーニングを加速し、テスト時のパフォーマンスを大幅に改善する。 本実験により,MAPF-GPT-DDGは,従来のMAPF-GPTを含む既存の学習ベースMAPFソルバを超越し,多くのテストシナリオにおけるソリューション品質について検討した。 注目すべきは、単一の環境に最大100万のエージェントを含むMAPFインスタンスを扱うことができ、MAPFドメインにおけるスケーラビリティの新たなマイルストーンを設定できることだ。

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• MAPF-GPT: Imitation Learning for Multi-Agent Pathfinding at Scale [46.35418789518417]
  MAPF(Multi-agent pathfinding)は、一般に、共有環境において複数のエージェントに対して衝突のない経路を見つけることを必要とする問題である。 近年、MAPFへの学習に基づくアプローチが注目されており、特に深層強化学習を活用している。 MAPF-GPTは,多種多様な問題インスタンスにおいて,現在最も優れた学習可能なMAPFソルバよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T12:55:10Z)

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