Core Concepts
複数の目標地点を少なくとも1回ずつ訪問する衝突のない最適なパスを各エージェントに対して見つけ出す。
Abstract
本論文では、複数目標複数エージェントパスファインディング(MG-MAPF)問題を解決するための新しいアプローチを提案している。MG-MAPF問題では、各エージェントが事前に割り当てられた複数の目標地点を少なくとも1回ずつ訪問する必要がある。
従来の手法は目標地点の訪問順序を決定する部分と単一エージェントのパスファインディングを分離する(DVS)アプローチを取っていたが、最適解を得られない場合があることが示された。
そこで本論文では、目標地点の安全区間の訪問順序を決定する部分と単一エージェントのパスファインディングを分離する(DSS)アプローチを取る「Multi-Goal Conflict-Based Search (MGCBS)」を提案した。さらに、MGCBS の効率を高めるために「Time-Interval-Space Forest (TIS Forest)」と呼ばれるデータ構造を導入した。
理論的な分析により、MGCBS は最適性と完全性を持つことが示された。実験の結果、MGCBS は従来手法と比べて最大7倍高速に最適解を得られることが確認された。
Stats
最適解を得られない場合があるDVSメソッドと比較して、MGCBSは常に最適解を得られる。
MGCBSは従来手法と比べて最大7倍高速に動作する。
Quotes
"DVS methods cannot always obtain the optimal result for the MG-MAPF problem."
"MGCBS is an optimal and efficient two-level method for the MG-MAPF problem based on DSS."