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MovingAI
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新的目标分支LaCAM求解器改进了多智能体路径查找
研究人员推出了目标分支LaCAM，这是对LaCAM多智能体路径查找求解器的一项改进。这种新方法通过为阻塞的智能体分配临时目标来解决密集、走廊密布环境中的挑战，这些临时目标随后被探索为额外的搜索分支。该方法在保持完备性的同时，显著提高了在密集实例上找到解决方案的成功率和速度，而解决方案成本仅略有增加。
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新的DMM方法优化多智能体路径寻找协调
研究人员开发了去中心化主脑（DMM），一种新颖的多智能体路径寻找（MAPF）方法，解决了独立行动采样导致不兼容联合行动的问题。DMM受扩散模型启发，通过通信轮次迭代优化行动意图，使智能体在承诺行动前能够进行协调。该方法采用模仿学习进行训练，并使用MICPO进行优化，与现有的可学习基线相比，在成功率和解决方案成本方面表现更优，在MovingAI任务上实现了高覆盖率，并可扩展到超过一百万个智能体。