本文提出了一种改进的匿名多智能体路径寻找算法（AMAPF），旨在解决多个未标记的智能体在一个共享环境中从初始位置无冲突地移动到指定目标位置的问题。该研究通过将AMAPF问题转化为辅助图上的最大流问题，并采用了一种新颖的搜索算法，该算法不是单独考虑各个搜索状态，而是同时处理大量状态，以压缩、存储并扩展这些状态，从而减少运行时间和内存使用。这种方法在实证研究中显示出优越的表现，能够在不到30秒的时间内解决MovingAI基准测试中所有可用的多智能体路径寻找问题实例。此外，文中还讨论了网络流理论的应用背景，并详细描述了如何将AMAPF问题映射到网络流问题上求解，最终通过最大流解决方案转换回AMAPF解决方案的过程。
1 多智能体路径寻找问题
多智能体路径寻找（MAPE）问题是关于一组智能体如何在共享环境中从当前位置无冲突地移动到各自目标位置的问题。这类问题常见于自动化仓库、自动驾驶汽车和视频游戏中。为了使所有智能体能够顺利到达目的地而不发生碰撞，需要设计算法来找到合适的移动路径。特别地，匿名多智能体路径寻找（AMAPF）问题是指智能体是不可区分的，每个智能体都可以到达任一目标位置。研究者提出了一种改进算法，通过同时处理大量的搜索状态而非单个状态来减少运算时间和内存消耗，该算法在实验中展示出比现有技术更好的性能，并且能在短时间内解决现有的所有基准测试案例。
2 改进的匿名多智能体路径寻找算法
- 1批处理思想：算法的核心思想是在搜索过程中，不是一次只扩展一个状态，而是一次扩展一批状态。这样做的目的是为了减少搜索状态的数量、时间和内存消耗。
- 2连通序列概念：算法引入了“连通序列”的概念，定义了一个序列中的节点具有相同的顶点，并且可以通过等待和限制非反转边从序列的第一个节点到达最后一个节点。这有助于高效地生成和管理状态。
- 3高效状态生成：对于一个连通序列中的节点，算法不会显式地生成所有后续节点，而是仅生成其后续节点中的最低高度节点。其它较高高度的状态将在后续的搜索过程中隐式地生成。
- 4节点排序与检查：在搜索集合（OPEN）中，根据节点的高度对状态进行排序，并优先选择高度最小的状态进行扩展。同时，在检查是否已扩展某个状态时，还检查该状态是否可以通过简单的生成动作直接到达。
- 5源节点处理：对于源节点（s），只生成其邻居后继节点并返回；对于非源非目标节点，根据节点所在连通序列的不同位置（如开始或结束），生成相应的邻居节点。
- 6完备性保证：算法保证了从源节点可达的任何节点要么显式地被扩展，要么通过较低高度的同一连通序列中的节点隐式地扩展，从而保证了算法的完备性。
3 结语
文章提出了一种改进的匿名多智能体路径寻找算法（AMAPF），通过批量处理搜索状态减少了计算资源的需求，并在实验中展示了优于现有方法的性能，尤其在大规模地图和多智能体情况下表现出色。
论文题目： Improved Anonymous Multi-Agent Path Finding Algorithm
论文链接： https://arxiv.org/abs/2312.10572
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