Coordinamento Multi-Agente Scalabile tramite Raffinamento Iterativo
Un nuovo framework per l'assegnazione simultanea dei target e la ricerca del percorso (TAPF) separa l'allocazione dei target dalla ricerca del percorso attraverso un raffinamento iterativo. A differenza dei metodi precedenti che dipendono dalla Conflict-Based Search (CBS), che integra strettamente queste funzioni e limita la scalabilità, la nuova strategia utilizza risolutori MAPF subottimali rapidi come LaCAM. Entro un limite di tempo specificato, risolve continuamente MAPF per le assegnazioni esistenti, identifica gli agenti collo di bottiglia attraverso feedback e regola le assegnazioni di conseguenza. I risultati empirici indicano che questo ciclo orientato al feedback consente una maggiore scalabilità rispetto ai risolutori basati su CBS, preservando la qualità della soluzione.
Fatti principali
- Il framework affronta il problema simultaneo di assegnazione dei target e ricerca del percorso (TAPF).
- I lavori precedenti sul TAPF utilizzavano esclusivamente la Conflict-Based Search (CBS), che è computazionalmente intensiva.
- L'approccio proposto disaccoppia l'assegnazione dei target dalla ricerca del percorso.
- Si basa su moderni e veloci risolutori MAPF subottimali come LaCAM.
- Entro un budget di tempo, risolve ripetutamente MAPF per l'attuale assegnazione dei target.
- Gli agenti collo di bottiglia vengono identificati tramite feedback MAPF.
- L'assegnazione viene raffinata in base al feedback.
- I risultati empirici mostrano che il framework scala oltre i risolutori basati su CBS con una qualità della soluzione decente.
Entità
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