Goal-Branching 提升密集多智能体路径规划求解率
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Goal-Branching 提升密集多智能体路径规划求解率
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AI 综述
Stephen Chang 与 Daniel Harabor 提出 Goal-Branching 方法：在 LaCAM 多智能体路径规划求解器中，为阻塞其他智能体的智能体设定临时目标，并把每个临时目标作为搜索的额外分支逐一尝试。作者称该方法在密集 MAPF 实例上验证了效果，并证明无论采用何种临时目标选择规则，算法都保持完备性。
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最新进展11月6日 13:00
Goal-Branching LaCAM：以临时目标作为搜索分支的密集多智能体路径规划报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月6日
- arXiv cs.AIGoal-Branching LaCAM：以临时目标作为搜索分支的密集多智能体路径规划
论文提出 Goal-Branching 方法，将阻塞智能体的临时目标作为 LaCAM 搜索的额外分支，并证明任意临时目标选择规则下算法仍保持完备性。
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