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Neural ATTF: A Scalable Lifelong Multi-Agent Path Planning Solution
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了多智能体提货与送达（MAPD）问题，提出了神经ATTF框架，通过优先处理延迟代理和动态任务分配来提升系统效率。实验结果表明，神经ATTF在可扩展性和计算效率方面优于现有算法，展现了良好的应用潜力。
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关键要点
- 本文探讨了多智能体提货与送达（MAPD）问题。
- 现有解决方案在动态环境中的可扩展性和效率有限。
- 提出的神经ATTF（自适应任务令牌框架）结合了优先引导任务匹配模块和神经STA*路径规划方法。
- 神经ATTF通过优先处理延迟代理和动态分配任务，提高了系统的连续性和吞吐量。
- 实验结果表明，神经ATTF在可扩展性、解的质量和计算效率方面优于最先进的MAPD算法。
- 神经ATTF显示出其在复杂多智能体系统中的应用潜力。
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