LC-MAP: Un Modulo di Comunicazione Apprendibile per il Pathfinding Multi-Agente

I ricercatori hanno introdotto Local Communication for Multi-agent Pathfinding (LC-MAP), un modulo di comunicazione apprendibile progettato per migliorare la cooperazione tra agenti in problemi di pathfinding multi-agente (MAPF) su larga scala. MAPF è un'astrazione chiave per la pianificazione di traiettorie multi-robot, in cui agenti omogenei si muovono simultaneamente in un ambiente condiviso. Risolvere MAPF in modo ottimale è NP-hard, ma solutori scalabili sono fondamentali per la logistica e le operazioni di ricerca e soccorso. Il team inquadra MAPF come un Dec-POMDP dal punto di vista di un singolo agente, utilizzando apprendimento per rinforzo o imitazione. LC-MAP aggiunge una condivisione efficiente delle caratteristiche tra agenti, migliorando il coordinamento. L'articolo è disponibile su arXiv con ID 2605.07637.