An efficient multi-robot path planning solution using A* and coevolutionary algorithms
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Multi-robot path planning has evolved from research to real applications in warehouses and other domains; the knowledge on this topic is reflected in the large amount of related research published in recent years on international journals. The main focus of existing research relates to the generation of efficient routes, relying the collision detection to the local sensory system and creating a solution based on local search methods. This approach implies the robots having a good sensory system and also the computation capabilities to take decisions on the fly. In some controlled environments, such as virtual labs or industrial plants, these restrictions overtake the actual needs as simpler robots are sufficient. Therefore, the multi-robot path planning must solve the collisions beforehand. This study focuses on the generation of efficient collision-free multi-robot path planning solutions for such controlled environments, extending our previous research. The proposal combines the optimization capabilities of the A* algorithm with the search capabilities of co-evolutionary algorithms. The outcome is a set of routes, either from A* or from the co-evolutionary process, that are collision-free; this set is generated in real-time and makes its implementation on edge-computing devices feasible. Although further research is needed to reduce the computational time, the computational experiments performed in this study confirm a good performance of the proposed approach in solving complex cases where well-known alternatives, such as M* or WHCA, fail in finding suitable solutions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle