構造誘起探索による多ロボット経路計画

本論文は、多ロボット経路計画という困難な問題に取り組み、スケーラビリティとバランスの取れたタスク割り当てに焦点を当てています。Ant Colony Optimization (ACO)に構造的先験知識を統合することで、効率性と公平性を向上させる新しいフレームワークを提案しています。多様なベンチマークで検証され、既存の手法よりも改善を示し、ロジスティクスや捜索救助などの現実世界のアプリケーション向けのスケーラブルなソリューションを提供しています。

• •多ロボット経路計画のための構造誘起探索フレームワークを提案。
• •性能とスケーラビリティを向上させるために、ACOに構造的先験知識を統合。
• •ルートのコンパクトさ、安定性、および作業負荷の分散を重視。
• •多様なベンチマークシナリオで検証。
• •現実世界のアプリケーション向けの、スケーラブルで解釈可能なフレームワークを提供。