論文の概要: ARMATA: Auto-Regressive Multi-Agent Task Assignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.04225v1
• Date: Tue, 05 May 2026 19:08:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-07 18:41:07.499879
• Title: ARMATA: Auto-Regressive Multi-Agent Task Assignment
• Title（参考訳）: ARMATA: 自動回帰マルチエージェントタスク割り当て
• Authors: Yazan Youssef, Aboelmagd Noureldin, Sidney Givigi,
• Abstract要約: 本稿では、アロケーション決定とルーティングシーケンスを協調的に生成する完全エンドツーエンドの自動回帰フレームワークを提案する。 提案手法のコアコントリビューションは,高レベルアロケーションと低レベルルーティングを単一自己回帰パスで統一するマルチステージデコーディング機構である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.2002105625228845
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Coordinating multi-agent systems over spatially distributed areas requires solving a complex hierarchical problem: first distributing areas among agents (allocation) and subsequently determining the optimal visitation order (routing). Existing methods typically decouple these stages ignoring inter-stage dependencies or rely on decentralized heuristics that lack global context. In this work, we propose a centralized, fully end-to-end auto-regressive framework that jointly generates allocation decisions and routing sequences. The core contribution of our approach is a multi-stage decoding mechanism that unifies high-level allocation and low-level routing in a single autoregressive pass while maintaining a centralized global state. This enables the model to implicitly balance workload distribution with routing efficiency, avoiding local optima common in decentralized methods. Extensive experiments demonstrate that our method significantly outperforms diverse baselines, achieving up to a 20\% improvement in solution quality over industrial solvers such as Google OR-Tools, IBM CPLEX, and LKH-3, while reducing computation time from hours to seconds.
• Abstract（参考訳）: 空間分布領域上のマルチエージェントシステムのコーディネートには、まずエージェント間で領域を分配し(配置)、次に最適な訪問順序を決定するという、複雑な階層的な問題を解決する必要がある。 既存のメソッドは通常、ステージ間の依存関係を無視したり、グローバルなコンテキストに欠ける分散ヒューリスティックに依存したりするこれらのステージを分離する。 本研究では,アロケーション決定とルーティングシーケンスを協調的に生成する,完全エンドツーエンドの自動回帰フレームワークを提案する。 本手法のコアコントリビューションは,集中的なグローバル状態を維持しながら,単一自己回帰パスにおける高レベルアロケーションと低レベルルーティングを統一する多段階デコーディング機構である。 これにより、モデルが暗黙的に作業負荷分散とルーティング効率のバランスをとることができ、分散化メソッドで共通する局所最適化を回避することができる。 その結果,Google OR-ToolsやIBM CPLEX,LKH-3といった産業用ソリューションよりもソリューション品質が最大20%向上し,計算時間を数時間から秒に短縮した。

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