Задача многоагентной навигации возникает, с одной стороны, во множестве прикладных областей. Классический пример – автоматизированные склады, на которых одновременно функционирует большое число мобильных роботов-сортировщиков товаров. С другой стороны, эта задача характеризуется отсутствием универсальных методов решения, удовлетворяющих одновременно многим (зачастую – противоречивым) требованиям. Примером таких критериев могут служить гарантия отыскания оптимальных решений, высокое быстродействие, возможность работы в частично-наблюдаемым средах и т.д. В настоящей работе приведен обзор современных методов решения задачи многоагентной навигации. Особое внимание уделяется различным постановкам задачи. Рассматриваются различия и вопросы применимости обучаемых и необучаемых методов решения. Отдельно приводится анализ экспериментальных программных сред, необходимых для реализации обучаемых подходов.
DOI: 10.1134/S1064562422060229
Читать на сайте издательства РАН (требуется регистрация): https://sciencejournals.ru/view-article/?j=danmiup&y=2022&v=508&n=1&a=DANMIUp2207022Yakovlev
Скачать PDF на сайте издательства SpringerLink (англ.): https://link.springer.com/content/pdf/10.1134/S1064562422060229.pdf
Скачать PDF в библиотеке eLibrary (требуется регистрация): https://elibrary.ru/item.asp?id=49991314
Скачать PDF или читать онлайн на ResearchGate (англ.): https://www.researchgate.net/publication/367275091_Planning_and_Learning_in_Multi-Agent_Path_Finding
Яковлев К. С., Андрейчук А. А., Скрынник А. А., Панов А. И. Методы планирования и обучения в задачах многоагентной навигации // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления. T. 508, № 1, 2022. с. 88–93.