交通流优化对于终生多智能体路径规划
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。多智能体路径规划(Multi-Agent Path Finding)是机器人领域的一个基本问题,该研究提出了一种新方法来解决这个问题,该方法通过引导智能体按照避免拥堵的路径前往目的地,有效提高了解决方案质量,并在整体通量方面取得了显著改进。
本文研究了大型自动化仓库等场景下的智能体路径规划问题,提出了Rolling-Horizon Collision Resolution框架解决路径冲突。通过模拟仓库实例,与各种MAPF解算器比较,RHCR在多达1000个智能体的情况下,产生高质量的解决方案,优于现有工作。