Poste de recherche

Recherche de chemins multi-agents robuste et probabiliste

Résumé

Dans un problème de recherche de chemin multi-agents (MAPF), la tâche consiste à déplacer un ensemble d'agents vers leurs emplacements cibles sans conflits. Dans le monde réel, des événements inattendus peuvent retarder certains des agents. Dans cet article, nous étudions donc le problème de trouver une solution p-robuste à un problème MAPF donné, c'est-à-dire une solution qui réussit avec une probabilité d'au moins p, même si des retards inattendus peuvent se produire. Nous proposons deux méthodes pour vérifier que des solutions données sont p-robustes. Nous introduisons également un algorithme optimal basé sur CBS, appelé pR-CBS, et un algorithme sous-optimal rapide, appelé pR-GCBS, pour trouver de telles solutions. Nos expériences montrent qu'une solution p-robuste réduit le nombre de conflits par rapport aux solutions optimales non robustes.

Derniers documents de recherche

Connectez-vous avec la communauté

Participez à l'écosystème croissant de l'IA en Alberta ! Les demandes de conférenciers, de parrainage et de lettres de soutien sont les bienvenues.

Explorer la formation et l'enseignement supérieur

Vous êtes curieux de connaître les possibilités d'études auprès de l'un de nos chercheurs ? Vous voulez plus d'informations sur les possibilités de formation ?

Exploiter le potentiel de l'intelligence artificielle

Faites-nous part de vos objectifs et de vos défis concernant l'adoption de l'IA dans votre entreprise. Notre équipe Investissements & Partenariats vous contactera sous peu !