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Ariadne 与 Theseus：未知图中的两个移动代理的探索与会合
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原文中文，约2100字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文讨论了移动计算中的探索和会合问题，提出了深度优先搜索变体和改进的会合算法。同时涉及多智能体路径规划、图搜索问题算法和多智能体合作探索等相关内容。
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关键要点
- 本文讨论了移动计算中的探索和会合问题。
- 提出了深度优先搜索变体和改进的会合算法。
- 使用两个不同的移动代理在未知图中进行集体探索。
- 在 $m$ 个同步时间步骤内完成集体探索，$m$ 为图的边数。
- 引入了一个算法，保证在不超过 $rac {3}{2} m$ 个时间步骤内实现会合。
- 研究了多智能体路径规划与网络流的关系，证明前者可以归纳为后者。
- 提供了一个完整的算法以在 $O(nVE)$ 时间内找到可行解路径集。
- 研究了可行解的时间和距离优化，表明它们具有成对帕累托优化结构。
- 提出了一种完全分布式、在线和可扩展的增强学习算法，用于多车辆路径规划问题。
- 设计了一种算法应对未知图上的搜索任务，并提供了最优或接近最优的保证。
- 通过基于 lidar 的多智能体探测，提高了环境探测效率 50% 以上。
- 提出了一种多智能体坐标线路图的图神经网络模型，应用于自主车辆。
- 研究了多智能体路径规划中如何利用蒙特卡洛树搜索解决问题。
- 设计出了一类逃脱房间环境，评估不同奖励方法对智能体探索能力的影响。
- 探究搜索者搜索未知加权无向图的问题，证明最近邻算法的竞争比率。
- 探讨了一种基于进化博弈论的解决方法，展示了其在路径规划中的优势。
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