Campus de l'Université de l'Alberta (CSC-333)
Présentateur : Thayne Walker, PostDoc w. Nathan Sturtevant
Titre: Navigation multi-agents dans l'espace et le temps discrets et continus
Résumé : Dans le problème de la recherche de chemin multi-agent (MAPF), les agents doivent se déplacer de leur emplacement actuel vers leur destination individuelle tout en évitant les collisions. Le MAPF a de nombreuses applications dans le monde réel, comme la navigation, l'automatisation des entrepôts, la livraison de colis et les jeux. Idéalement, les agents se déplacent vers leurs destinations aussi rapidement et efficacement que possible, mais il est coûteux en termes de calcul de trouver des chemins optimisés sans conflit mutuel pour plusieurs agents, surtout lorsque le nombre d'agents augmente. Dans cet exposé, nous étendons MAPF au-delà des problèmes traditionnels de jouets sur des graphes planaires à coût unitaire à des paramètres inspirés du monde réel, où les actions des agents sont coordonnées sur des graphes de planification arbitraires avec des actions de durée variable. Cet exposé couvre plusieurs algorithmes : E-ICTS, CCBS et CBICS ainsi que des techniques importantes liées à MAPF en temps continu telles que l'évitement des conflits et la rupture de symétrie.
Bio : Thayne Walker fait des recherches sur le sujet de la recherche de chemin multi-agents avec des coûts non unitaires pour le mouvement, qui peut être utilisé pour modéliser des problèmes du monde réel avec des agents qui ont des contraintes de mouvement complexes. Il a obtenu son doctorat à l'Université de Denver en 2022 et travaille actuellement en tant que post-doc avec Nathan Sturtevant. Il est également chercheur au Lockheed Martin AI Center.
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