智能体通过不断与环境交互，根据当前策略获取环境反馈的下一状态信息和动作奖励，进而计算并更新策略，旨在最大化累积奖励，最终找到一系列能最大化累积奖励的动作，完成多智能体路径规划任务。这类算法特别适合应用于高密度和动态的部分可观察环境中，能有效解决现实世界中的多智能体路径实时再规划问题。在MAPF的研究中...
在MAS中,多个智能体在复杂环境中相互作用协同完成任务,进行路径规划成为必要。路径规划可以直接影响到整个系统的表现,因此最小化路径成为一个重要的问题。多智能体路径规划需要考虑以下因素: 1、智能体之间的接触 在MAS系统中,智能体在移动过程中会互相接触与交互。这将影响智能体运动的速度和安全性。因此,在路径规划...
多智能体路径规划技术研究综述目录一、内容概括...二、多智能体路径规划技术概述...三、多智能体路径规划技术的主要方法...31.基于规则的方法......
多智能体路径规划综述刘志飞舄曹蔦赖陈希亮陈英Journal of Computer Engineering & Applications
针对多智能体路径规划(multi-agent path finding, MAPF)问题研究的算法在户外危险场地,智能仓储系统和城市道路网络等领域有着广泛的应用.根据不同的求解思路,关于MAPF问题研究设计的算法主要可以分为基于搜索的传统算法和基于学习的智能算法2类.在基于搜索的传统算法研究中,按照路径规划效果不同,又可分为最优MAPF算法...
多智能体路径规划综述多智能体路径规划综述 刘志飞;曹雷;赖俊;陈希亮;陈英 【期刊名称】《计算机工程与应用》 【年(卷),期】2022(58)20 【摘要】多智能体路径规划(multi-agent path finding,MAPF)是为多个智能体规划路径的问题,关键约束是多个智能体同时沿着规划路径行进而不会发生冲突。MAPF在物流、军事、安防...