Temel Kavramlar
通信を活用したMARL-MAPFソルバーの性能向上を目指す新しい手法、Ensembling Prioritized Hybrid Policies (EPH) を提案し、複数の戦略を組み合わせて競争力のあるパフォーマンスを達成する。
Özet
マルチエージェントパスファインディングにおけるMAPF問題とその難しさについて説明。
EPHメソッドの概要と各セクションで提案された戦略について詳細な説明。
実験結果に基づく比較分析と性能評価。
さまざまな戦略やアプローチがどのように性能向上に寄与するかについて示唆。
İstatistikler
DHCはDeep Q-learningで訓練され、PRIMAL2はA3CとILで訓練されています。
SCRIMPはグローバル通信を使用して情報を収集しますが、実世界で効率的ではない可能性があります。
Alıntılar
"Enhanced selective communication block with improvements inspired by the latest Transformer variant to enable richer information extraction."
"We empirically evaluate EPH in complex multi-agent environments and demonstrate competitive performance against state-of-the-art neural methods for MAPF."