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Neuer MAPF-Ansatz: Intelligente Pfadfindung mit nicht-unitären Kosten

Multi-Agent Pathfinding (MAPF) ist ein zentrales Problem in vielen Bereichen, von Robotik bis zur Verkehrssteuerung. Traditionelle Methoden gehen jedoch von einheitlichen Kantengewichten und diskreten Zeitschritten aus…

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  • Multi-Agent Pathfinding (MAPF) ist ein zentrales Problem in vielen Bereichen, von Robotik bis zur Verkehrssteuerung.
  • Traditionelle Methoden gehen jedoch von einheitlichen Kantengewichten und diskreten Zeitschritten aus, was ihre Anwendbarkeit in realen Szenarien stark einschränkt.
  • Die neue Variante MAPFZ erweitert das klassische MAPF um nicht-unitäre, ganzzahlige Kantengewichte und behält dabei einen endlichen Zustandsraum bei.

Multi-Agent Pathfinding (MAPF) ist ein zentrales Problem in vielen Bereichen, von Robotik bis zur Verkehrssteuerung. Traditionelle Methoden gehen jedoch von einheitlichen Kantengewichten und diskreten Zeitschritten aus, was ihre Anwendbarkeit in realen Szenarien stark einschränkt.

Die neue Variante MAPFZ erweitert das klassische MAPF um nicht-unitäre, ganzzahlige Kantengewichte und behält dabei einen endlichen Zustandsraum bei. Dadurch wird die Modellierung realistischer, ohne die Effizienz des Lösers zu gefährden.

Zur effizienten Lösung von MAPFZ wurde die Konfliktbasierte Suche (CBS) um die Variante CBS‑NIC erweitert. Diese nutzt zeitintervallbasierte Konflikterkennung und einen verbesserten Sicherheitsintervall-Pfadplanung (SIPP)-Algorithmus. Ergänzend dazu bietet die Methode Bayessche Optimierung für Graphen-Design (BOGD) eine Diskretisierung von Kantengewichten, die Effizienz und Genauigkeit ausbalanciert und einen sublinearen Regret‑Grenzwert garantiert.

Umfangreiche Tests zeigen, dass MAPFZ in Kombination mit CBS‑NIC und BOGD die Laufzeit und Erfolgsrate gegenüber aktuellen Methoden des aktuellen Standes der Technik deutlich verbessert – und das in einer Vielzahl von Benchmark‑Szenarien.

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