Multi-Agent Path Finding with Task Assignment and Supporting Constraints
Notice bibliographique
Résumé
The Multi-Agent Path Finding with Task Assignment (MAPF-TA) problem combines task allocation and collision-free path finding for multiple agents within a graph. It can be solved by an extension of the well-known Conflict-Based Search (CBS) algorithm called CBS-TA, which has been demonstrated to be optimal in terms of the sum of costs of all agents. While coordination between agents in MAPF-TA is limited to no-collision constraints, real-world scenarios may require cooperation between agents. For instance, in an exploration mission involving a system of multiple robots, one robot might need to enter a hazardous area only if another agent is able to monitor this area from a support location. Given a hazardous location and its corresponding support location, this coordination requirement can be modeled by a support constraint. In this paper, we propose an extension of the CBS-TA algorithm to handle these support conflicts. In addition, we improve the algorithm’s performance by introducing an alternative cost matrix for task assignment, which takes into account support coordination while maintaining the optimality of the CBS-TA algorithm. We compare the proposed approach to a greedy algorithm in which the task assignment and path finding problems are decoupled, and using two different assignment matrices: the original matrix of CBS-TA and our support-aware matrix. Experiments are carried out using standard MAPF benchmark instances, showing that the proposed cost matrix improves search time and increases the number of instances solved within a given timeout.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».