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Lacam
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新规划器应对复杂的多智能体 Sokoban 挑战
研究人员开发了一种名为 Sokoban-LaCAM 的新规划器，能够高效地解决多智能体 Sokoban 游戏实例，该游戏涉及智能体推动箱子到目标位置。该方法利用了多智能体路径查找 (MAPF) 的最新进展，以处理多智能体带来的复杂性，例如增加的分支因子以及集成任务分配和无碰撞路径查找的需求。Sokoban-LaCAM 规划器通过成功管理数十个智能体和箱子，同时保持完整性和最终最优性，展示了其可扩展性，这表明 MAPF 可用于更广泛的集…
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新的LLL G方法增强了连续任务中的多智能体路径寻找
研究人员开发了一种名为Lifelong LaCAM with Local Guidance (LLLG)的新方法，以改进连续任务环境中的多智能体路径寻找。该方法通过整合局部引导线索来增强现有的LaCAM求解器，帮助智能体更有效地导航和避免拥堵。LLLG利用了后退视界规划框架，并从之前的步骤中进行热启动求解，与现有规划器相比，在密集环境中展示了可扩展性和卓越的性能。