自動倉庫におけるマルチエージェント計画・タスク形成最適化

95 本のサーベイ

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NewRelaxing Constraints in Anonymous Multi Agent Path Finding for Large Agents
Stepan Dergachev, Dmitry Avdeev
採択先: 未取得
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MAPF
2026-03-25 ・エージェントのサイズを考慮した連続空間における匿名マルチエージェント経路計画（AMAPF-LA）において、従来手法が要求していた初期位置と目標位置間の厳格な分離距離の制約を緩和し、理論的な安全性と目標到達性を維持する手法を提案する。
NewMulti-Agent Pathfinding with Non-Unit Integer Edge Costs via Enhanced Conflict-Based Search and Graph Discretization
Hongkai Fan, Qinjing Xie, Bo Ouyang, Yaonan Wang, Zhi Yan, Jiawen He, Zheng Fang
採択先: 未取得
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MAPF
2026-04-07 ・エッジコストが $1$ ではない整数値をとる $\text{MAPF}_{\mathbb{Z}}$ という新しい問題設定を提案し、時間区間ベースの衝突検知とグラフ離散化最適化を組み合わせた手法 CBS-NIC-B によって、大規模シナリオでの高い成功率と計算効率を両立する。
From Proprietary to Open-Source: Bridging the Distribution Gap via Multi-Agent Protocol Distillation in Agentic Search
Junlin Liu, Jiangwang Chen, Zixin Song, Shuaiyu Zhou, Chunji Lv, Hank Wu, Kailin Jiang, Jinyang Wu, Bohan Yu, Chenxi Zhou
採択先: arXiv (Cornell University)
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MAPD
2026-07-27 ・エージェンティック検索において、商用モデルとオープンソースモデル間の分布の乖離を埋めるため、構造化されたJSONプロトコルを用いた蒸留と強化学習を統合するMulti-Agent Protocol Distillation (MAPD) を提案する。これにより、教師モデルの言語的なスタイルを排除しつつ、高度な認知戦略のみを効率的に生徒モデルへ継承させる。
Pairwise is Not Enough: Hypergraph Neural Networks for Multi-Agent Pathfinding
Rishabh Jain, Keisuke Okumura, Michael Amir, Pietro Lio, Amanda Prorok
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-02-06 ・マルチエージェント経路探索（MAPF）において、従来のペアワイズなグラフニューラルネットワーク（GNN）では高密度環境でのグループ単位の協調を捉えきれず、アテンションの希釈が生じるという課題がある。本研究では、有向ハイパーグラフ上のアテンション機構を用いることで、高次の相互作用を明示的にモデル化するHMAGATを提案し、少ないパラメータ数と訓練データで既存の最先端モデルを上回る性能を達成した。
Multi UAVs Preflight Planning in a Shared and Dynamic Airspace
Amath Sow, Mauricio Rodriguez Cesen, Fabiola Martins Campos de Oliveira, Mariusz Wzorek, Daniel de Leng, Mattias Tiger, Fredrik Heintz, Christian Esteve Rothenberg
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-02-12 ・動的な飛行禁止区域（NFZ）が存在する共有空域において、異種混合のUAVフリートによる大規模な事前飛行計画を、配送時間を考慮した優先順位付き計画と反復的な衝突解決によって実現する。
Scalable Multi-Robot Path Planning via Quadratic Unconstrained Binary Optimization
Javier González Villasmil
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-02-16 ・エージェント数の増加に伴い状態空間が指数関数的に増大する従来のマルチエージェント経路計画（MAPF）に対し、全エージェントを単一の最適化問題として扱うQUBOを用いたスケーラブルな定式化を提案する。BFSによる変数削減と時間窓分割を組み合わせることで、現在の量子・量子インスパイア型ハードウェアでも実行可能な、ロボット数に対して線形にスケールするフレームワークを構築した。
Lifelong Scalable Multi-Agent Realistic Testbed and A Comprehensive Study on Design Choices in Lifelong AGV Fleet Management Systems
Jingtian Yan, Yulun Zhang, Zhenting Liu, Han Zhang, He Jiang, Jingkai Chen, Stephen F. Smith, Jiaoyang Li
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-02-17 ・自動搬送車（AGV）を用いたフリート管理システムにおける、運動学的制約や通信遅延、実行時の不確実性を考慮した現実的な評価が困難であるという問題に対し、オープンソースのシミュレータLSMARTを提案し、設計上の重要な選択肢がシステム性能に与える影響を明らかにした。
A Lightweight Traffic Map for Efficient Anytime LaCAM*
Bojie Shen, Yue Zhang, Zhe Chen, Daniel Harabor
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-03-09 ・ Multi-Agent Path Finding (MAPF) における LaCAM* の計算効率と解の質を向上させるため、探索プロセス中に動的かつ軽量なトラフィックマップを構築する Lightweight Traffic Map (LTM) を提案する。これにより、高コストな事前計算を回避しながら、混雑領域を回避するエージェントの誘導を実現する。
Conflict-Based Search for Multi Agent Path Finding with Asynchronous Actions
Xuemian Wu, Shizhe Zhao, Zhongqiang Ren
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-03-19 ・非同期行動を伴うマルチエージェント経路計画（MAPF-AA）において、既存の連続時間CBSが抱えていた不完全性の問題を解決し、解の最適性と完全性を保証するCBS-AAを提案する。
Designing Automation for Pickup and Delivery Tasks in Modern Warehouses Using Multi Agent Path Finding (MAPF) and Multi Agent Reinforcement Learning (MARL) Based Approaches
Shambhavi Mishra, Rajendra Kumar Dwivedi
採択先: EAI Endorsed Transactions on AI and Robotics
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MAPF
2024-03-18 ・倉庫内でのピックアップおよび配送タスクにおいて、衝突のない経路を構築するMAPFアプローチと、環境状態から意思決定を学習するMARLアプローチの性能を比較し、エージェント数や動的な環境への適応性を評価した。
Should Multi-Agent Path Finding Algorithms Coordinate Target Arrival Times?
Jonathan Morag, Noy Gabay, Daniel Koyfman, Roni Stern
採択先: Proceedings of the International Symposium on Combinatorial Search
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2025-07-19 ・ Lifelong Multi-Agent Path Finding (LMAPF) において、全エージェントが同時に目標に到達することを要求する従来の MAPF 形式が引き起こす不整合を解消するため、目標を通過することのみを目的とする MAPF for Lifelong (MAPF4L) を提案し、スループットの向上を実現する。
Multi-Agent Path Finding Among Dynamic Uncontrollable Agents with Statistical Safety Guarantees
Kegan J. Strawn, Thomy Phan, Eric Wang, Nora Ayanian, Sven Koenig, Lars Lindemann
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2025-07-29 ・制御不能な動的エージェント（DUA）が存在する環境下で、統計的な安全性保証を提供しながらマルチエージェント経路計画を行うCP-Solverを提案する。共形予測（CP）を用いて予測の不確実性を定量化し、その区間を衝突回避プロセスに統合することで、指定した失敗確率に基づいた衝突回避を実現する。
Multi-Agent Path Finding with Real Robot Dynamics and Interdependent Tasks for Automated Warehouses
Vassilissa Lehoux-Lebacque, T. Silander, Christelle Loiodice, Seungjoon Lee, Albert Wang, Sofia Michel
採択先: European Conference on Artificial Intelligence
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2024-08-26 ・自動倉庫における、相互に依存するタスクと実ロボットの複雑な動力学を考慮したLifelong Multi-Agent Path Finding (MAPF) 問題に対し、タスク割り当てと経路計画を交互に行う手法と、動的な障害物を回避しつつ経由地を巡回する軌道生成アルゴリズムを提案し、その有効性を実証する。
Adapting to Planning Failures in Lifelong Multi-Agent Path Finding
Jonathan Morag, Roni Stern, Ariel Felner
採択先: Symposium on Combinatorial Search
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Multi-Agent Path FindingMAPFLifelong Multi-Agent Path Finding
2023-07-02 ・制限された計算時間内で完全な解を見つけられない可能性があるLifelong Multi-Agent Path Finding (LMAPF) において、計画の失敗を適切に処理するための堅牢なシステム設計を提案し、スループットを大幅に向上させる。
Large Neighborhood Search for Multi-Agent Task Assignment and Path Finding with Precedence Constraints
Viraj Parimi, Brian C. Williams
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-03-30 ・タスクの割り当て、先行制約の遵守、および衝突回避を同時に最適化するTAPF-PC問題を対象とし、大規模近傍探索（LNS）を用いて、タスクの再割り当てと経路計画を統合的に行うことで解の品質を向上させる。
Lifelong Multi-Subsystem Pickup and Delivery with Buffer-Limited Handover Stations
Chuanlong Zang, Isabelle Barz, Anna Mannucci, Philipp Schillinger, Florian Lier, Wolfgang Hönig
採択先: arXiv (Cornell University)
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Multi-Agent Pickup and DeliveryMAPD
2026-07-20 ・異なる領域を管理する複数のサブシステムが、容量制限のある共有バッファを介して荷物を交換するMS-MAPD-BHS問題を定式化し、ドック予約とバッファ占有率の予測を用いるオンライン制御器HARRを提案することで、スループットの向上とバックログの削減を実現した。
Leveraging Experience in Lifelong Multi-Agent Pathfinding
Nitzan Madar, Kiril Solovey, Oren Salzman
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPFLifelong Multi-Agent Path Finding
2022-02-09 ・ Lifelong Multi-Agent Pathfinding (L-MAPF) において、連続するタスク間の類似性を活用するために、過去の優先順位を次回の探索の初期値として利用する exRHCR を提案し、計算時間の短縮とシステムスループットの向上を実現する。
It Takes Two to Tango: A Holistic Simulator for Joint Order Scheduling and Multi-Agent Path Finding in Robotic Warehouses
Haozheng Xu, Wenhao Li, Zifan Wei, Bo Jin, Hongxing Bai, Ben Yang, Xiangfeng Wang
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-02-15 ・従来のロボット倉庫システムでは、注文スケジューリング（OS）とマルチエージェント経路探索（MAPF）が分離されており、高レベルの意思決定と低レベルの混雑との依存関係が無視されてきました。本研究では、これらを密に結合し、動的な注文、物理的制約、および故障へのリカバリを統合した包括的なシミュレーションプラットフォームWareRoverを提案します。
Lifelong Path Planning with Kinematic Constraints for Multi-Agent Pickup and Delivery
Hang Ma, Wolfgang Hönig, T. K. Satish Kumar, Nora Ayanian, Sven Koenig
採択先: 未取得
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Multi-Agent Pickup and DeliveryMAPD
2018-12-15 ・次々と発生するピックアップおよびデリバリータスクを多数のエージェントが処理するMAPD問題に対し、ロボットの運動学的制約を直接考慮した経路計画アルゴリズムTP-SIPPwRTを提案する。これにより、従来の離散的な移動を仮定した手法で必要だった後処理を不要にし、効率的かつ安全な経路生成を実現する。
Standby-Based Deadlock Avoidance Method for Multi-Agent Pickup and Delivery Tasks
Tomoki Yamauchi, Yuki Miyashita, Toshiharu Sugawara
採択先: 未取得
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Multi-Agent Pickup and DeliveryMAPD
2022-01-16 ・迷路状の制約が強い環境におけるマルチエージェント・ピックアップ＆デリバリー（MAPD）問題において、エージェントの滞留によるデッドロックを防ぎ、輸送効率を向上させる待機ノードに基づくデッドロック回避手法（SBDA）を提案する。グラフ理論を用いてリアルタイムに特定した待機ノードを活用することで、デッドロックの回避と完全性の保証を両立する。
Towards Safe and Efficient Swarm-Human Collaboration: A Hierarchical Multi-Agent Pickup and Delivery framework
Xin Gong, Tieniu Wang, Yukang Cui, Tingwen Huang
採択先: 未取得
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Multi-Agent Pickup and DeliveryMAPD
2022-03-08 ・人間とロボットの群れが協調して動的なタスクを遂行する $(HS)^2\text{PD}$ 問題に対し、安全性と効率性を両立する階層的な2層最適化フレームワークを提案する。予測ホライゾンに基づくローリング最適化を用いることで、人間の不確実性やタスクの動的な変化に適応する。
Deadlock-Free Method for Multi-Agent Pickup and Delivery Problem Using Priority Inheritance with Temporary Priority
Yukita Fujitani, Tomoki Yamauchi, Yuki Miyashita, Toshiharu Sugawara
採択先: 未取得
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Multi-Agent Pickup and DeliveryMAPD
2022-05-25 ・木構造の経路や行き止まりを含む環境において、従来のPIBT法がデッドロックを引き起こす課題に対し、一時的な優先度を導入することでデッドロックを回避し、タスク完了を保証する手法を提案する。
Distributed Planning with Asynchronous Execution with Local Navigation for Multi-agent Pickup and Delivery Problem
Yuki Miyashita, Tomoki Yamauchi, Toshiharu Sugawara
採択先: 未取得
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Multi-Agent Pickup and DeliveryMAPD
2023-02-18 ・エージェントの移動速度が変動し、かつ作業終了地点の数に制約がある現実的な環境下でのマルチエージェント・ピックアップ＆デリバリー（MAPD）問題に対し、非同期実行を伴う分散型計画手法を提案する。提案手法は、エージェントが個別に経路を生成しつつ、ノード単位の予約管理によって衝突を回避することで、不確実な環境でも効率的なタスク遂行を可能にする。
Terraforming -- Environment Manipulation during Disruptions for Multi-Agent Pickup and Delivery
David Vainshtein, Yaakov Sherma, Kiril Solovey, Oren Salzman
採択先: 未取得
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Multi-Agent Pickup and DeliveryMAPD
2023-05-19 ・従来のMAPDでは動かせない障害物として扱われていたポッドを、環境の混乱時にエージェントが再配置することを可能にするtMAPDを提案し、スループットの向上とサービス時間の短縮を実現する。
Online Multi-Agent Pickup and Delivery with Task Deadlines
Hiroya Makino, Seigo Ito
採択先: 未取得
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Multi-Agent Pickup and DeliveryMAPD
2024-03-19 ・タスクの配送期限が設定され、かつタスクが動的に追加されるオンライン型マルチエージェント・ピックアップ＆デリバリー問題（MAPD-D）を定義し、累積遅延を最小化する手法を提案する。提案手法は、期限の切迫度と実行コストを考慮したタスク割り当てと、エージェント間および単一エージェント内でのタスク入れ替え戦略により、効率的な配送を実現する。
PC2P: Multi-Agent Path Finding via Personalized-Enhanced Communication and Crowd Perception
Guotao Li, Shaoyun Xu, Yuexing Hao, Yang Wang, Yuhui Sun
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-01-06 ・部分観測環境下における分散型マルチエージェント経路探索（MAPF）において、高密度な環境でのデッドロックや観測情報の冗長性による性能低下を解決するため、パーソナライズ強化通信、群衆知覚、および領域ベースのデッドロック解消を統合したPC2Pを提案する。
Fairness Driven Multi-Agent Path Finding Problem
Aditi Anand, Dildar Ali, Suman Banerjee
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-01-15 ・複数のエージェントが衝突を回避しながら目的地へ移動するマルチエージェント経路探索（MAPF）において、エージェント間の福祉の格差を抑える公平性の概念を導入し、非合理的および合理的なエージェントの双方に対応する解決策を提案する。
Judgelight: Trajectory-Level Post-Optimization for Multi-Agent Path Finding via Closed-Subwalk Collapsing
Yimin Tang, Sven Koenig, Erdem Bıyık
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-01-27 ・学習ベースのMAPFソルバーが生成する冗長または振動的な軌跡を改善するため、閉じた部分的な歩行を圧縮する事後最適化レイヤーJudgelightを提案する。本手法は、実行可能性制約を維持したまま移動コストを削減するMAPF-Collapse問題を整数線形計画法（ILP）によって解く。
Optimal Unlabeled Pebble Motion on Trees and its Application to Multi-Agent Path Finding
Annalisa Calvi, Pierre Le Bodic, Samuel McGuire, Edward Lam
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-02-04 ・木構造におけるラベルなしペブル移動問題（UPMT）に対し、入力サイズおよび最適解のサイズに対して漸近的に可能な限り高速な、線形時間動作の最適アルゴリズムを提案する。また、これをマルチエージェント経路探索（MAPF）へ応用し、メイクスパンおよび総コストの最悪ケースの境界を導出する。
Adaptive-Horizon Conflict-Based Search for Closed-Loop Multi-Agent Path Finding
Jiarui Li, Federico Pecora, Runyu Zhang, Gioele Zardini
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-02-12 ・計算資源が制約される動的な環境下において、計画ホライゾンを動的に調整することで、実行可能性と解の品質を両立させるAnytime Closed-Loop Conflict-Based Search (ACCBS) を提案する。本手法は、制約木の再利用を通じて計算コストを抑えつつ、計算予算に応じて漸近的最適性を実現する。
Conflict-Based Search for Multi-Agent Path Finding with Elevators
Haitong He, Xuemian Wu, Shizhe Zhao, Zhongqiang Ren
採択先: 未取得
補充候補キーワード一致 2被引用 0関連度 5本文(arXiv)読む価値 4/5
Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-02-24 ・エレベーターによる階層間移動を伴うマルチエージェント経路計画（MAPF-E）において、エレベーターの状態を考慮した新しい制約と拡張された決定図を用いることで、最適性を維持しつつ探索効率を大幅に向上させた。
Stigmergic Graph Memory: An Environment-Aware Approach for Many-to-Many Multi-Agent Pickup and Delivery
Aditya Dutta, Joon-Seok Kim
採択先: arXiv (Cornell University)
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Multi-Agent Pickup and DeliveryMAPD
2026-07-16 ・ Many-to-Many Multi-Agent Pickup and Delivery (M2M MAPD) において、静的な割り当てが特定の通路への混雑を招く問題に対し、環境の実行履歴を保持するメモリ層を用いて、エンドポイントの選択と経路の優先順位を動的に最適化する Stigmergic Graph Memory (SGM) を提案する。これにより、衝突回避制約を維持したまま、スループットを大幅に向上させることに成功した。
Efficient TSP-Based Task Group Allocation for Multi-Task Multi-Agent Pickup and Delivery
採択先: 未取得
手動追加キーワード一致 1被引用 0関連度 1本文(PDF)読む価値 4/5
Multi-Agent Pickup and Delivery
・マルチタスク・マルチエージェント・ピックアップ＆デリバリー（MT-MAPD）問題において、巡回セールスマン問題（TSP）を活用してタスクグループを効率的に割り当てる手法を提案し、既存手法と比較してサービス時間を31.1%以上削減した。
Decoupling Geometric Planning and Execution in Scalable Multi-Agent Path Finding
Fernando Salanova, Eduardo Montijano, Cristian Mahulea
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-03-11 ・大規模・高密度なMulti-Agent Path Finding (MAPF) において、幾何学的計画と実行時の衝突回避を分離するハイブリッドな優先順位付きフレームワークを提案する。時間拡張モデルを用いず、高優先度エージェントの経路に基づき頂点コストを膨張させるGeometric Conflict Preemption (GCP) と、頂点ごとのFIFO認可キューを用いるDecentralized Local Controller (DLC) を組み合わせることで、最大1000エージェント規模でもほぼ線形 $O(n)$ の計算量で、高い成功率と競争力のあるSum-of-Costs (SOC) を実現する。
Conflict Mitigation in Shared Environments using Flow-Aware Multi-Agent Path Finding
Lukas Heuer, Yufei Zhu, Luigi Palmieri, Andrey Rudenko, Anna Mannucci, Sven Koenig, Martin Magnusson
採択先: 未取得
補充候補キーワード一致 2被引用 0関連度 5本文(arXiv)読む価値 4/5
Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-03-13 ・制御不能な動的エージェント（UA）が存在する共有環境において、UAの移動パターンを学習したMaps of Dynamics (MoDs) を用いて、衝突を回避しつつ効率的な経路を計画するFlow-Aware Multi-Agent Path Finding (FA-MAPF) を提案する。本手法は、UAのマルチモーダルな速度分布をSemi-Wrapped Gaussian Mixture Models (SWGMMs) でモデル化し、探索ベースのMAPFアルゴリズムのエッジコストに統合することで、事後的な再計画なしに衝突を最大55%削減する。
Planning over MAPF Agent Dependencies via Multi-Dependency PIBT
Zixiang Jiang, Yulun Zhang, Rishi Veerapaneni, Jiaoyang Li
採択先: 未取得
補充候補キーワード一致 2被引用 0関連度 5本文(arXiv)読む価値 4/5
Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-03-24 ・本研究は、従来のPIBTやEPIBTが「一度に衝突するエージェントを最大1体に制限する」という制約により、マルチステップの依存関係を扱えない課題を解決するため、Multi-Dependency PIBT (MD-PIBT) を提案する。MD-PIBTはエージェント間の依存関係をグラフ構造として管理し、複数のエージェントとの衝突を許容するマルチステップ計画を可能にする汎用的なフレームワークである。実験により、特に大型エージェント（PMLA）を扱う設定において、既存手法を大幅に上回る成功率と解の品質を示すことが確認された。
CTS-PLL: A Robust and Anytime Framework for Collaborative Task Sequencing and Multi-Agent Path Finding
Junkai Jiang, Yitao Xu, Ruochen Li, Shaobing Xu, Jianqiang Wang
採択先: 未取得
補充候補キーワード一致 2被引用 0関連度 5本文(arXiv)読む価値 4/5
Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-03-26 ・エージェントが衝突を回避しながら一連のタスクを順次完了させるCTS-MAPF問題に対し、ロック検出・解放メカニズムとLNSによる洗練プロセスを統合した階層的フレームワークCTS-PLLを提案する。本手法は、構成ベースの手法の効率性を維持しつつ、高密度環境におけるデッドロックの回避と解の品質向上を同時に実現する。
Certificate-Driven Closed-Loop Multi-Agent Path Finding with Inheritable Factorization
Jiarui Li, Runyu Zhang, Gioele Zardini
採択先: 未取得
補充候補キーワード一致 2被引用 0関連度 5本文(arXiv)読む価値 4/5
Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-04-01 ・有限ホライゾンに基づく閉ループ型MAPFにおいて、衝突のないフォールバック計画とコストの上界を提供する「証明書（certificate）」と「フリート予算（fleet budget）」を導入する。これにより、タイムステップ間で継承可能な「予算制限付き分解（budget-limited factorization）」を実現し、高密度な環境下でも一貫した解の質とスケーラビリティを両立するCDCBSアルゴリズムを提案する。
Optimal Multi-Agent Path Finding for Precedence Constrained Planning Tasks
Kushal Kedia, Rajat Kumar Jenamani, Aritra Hazra, Partha Pratim Chakrabarti
採択先: 未取得
新着論文キーワード一致 3被引用 0関連度 6本文(ar5iv)読む価値 4/5
Multi-Agent Path FindingMAPFMulti-Agent Pickup and Delivery
2022-02-08 ・先行制約が存在するマルチエージェント経路計画（PC-MAPF）において、最小メイクスパンを達成する初の最適アルゴリズムであるPrecedence Constrained Conflict Based Search (PC-CBS) を提案する。タスク間の依存関係をタスクグラフとして扱い、衝突（collision）と先行制約違反（precedence conflict）の両方を解決することで、最適性と完全性を保証する。
Multi-Goal Multi-Agent Pickup and Delivery
Qinghong Xu, Jiaoyang Li, Sven Koenig, Hang Ma
採択先: 未取得
補充候補キーワード一致 4被引用 0関連度 6本文(ar5iv)読む価値 4/5
Multi-Agent Path FindingMAPFMulti-Agent Pickup and DeliveryMAPD
2022-08-02 ・エージェントが継続的に新しいタスク（ピックアップとデリバリーのペア）を受け取るMulti-Agent Pickup and Delivery (MAPD) 問題に対し、Large Neighborhood Search (LNS) によるタスク割り当てとPriority-Based Search (PBS) による経路計画を組み合わせた分離型アルゴリズムを提案する。完全性を保証する $LNS\text{-}PBS$ と、大規模環境でのスケーラビリティに優れた $LNS\text{-}wPBS$ を提供し、既存手法を上回るサービス時間の短縮と安定性を実現する。
Robust Multi-Agent Pickup and Delivery with Delays
Giacomo Lodigiani, Nicola Basilico, Francesco Amigoni
採択先: 未取得
新着論文キーワード一致 4被引用 0関連度 7本文(ar5iv)読む価値 4/5
Multi-Agent Path FindingMAPFMulti-Agent Pickup and DeliveryMAPD
2023-03-30 ・実行時の遅延（delays）が発生するMulti-Agent Pickup and Delivery (MAPD) 問題に対し、再計画の頻度を抑えるためのロバストな分散型アルゴリズム $\delta\text{-TP}$（決定論的）と $\epsilon\text{-TP}$（確率的）を提案する。提案手法は、解のコストや計算時間を大幅に増やすことなく、遅延に起因するオンライン再計画回数を劇的に減少させる。
Double-Deck Multi-Agent Pickup and Delivery: Multi-Robot Rearrangement in Large-Scale Warehouses
Baiyu Li, Hang Ma
採択先: 未取得
補充候補キーワード一致 4被引用 0関連度 7本文(ar5iv)読む価値 4/5
Multi-Agent Path FindingMAPFMulti-Agent Pickup and DeliveryMAPD
2023-04-27 ・自動倉庫における棚の再配置問題をモデル化した新しい問題定式化「Double-Deck Multi-Agent Pickup and Delivery (DD-MAPD)」を提案し、棚の軌道計画（MAPF）とエージェントのタスク割り当て・経路計画（MAPD）を分離して解くアルゴリズムフレームワーク「MAPF-DECOMP」を開発した。この手法は、最大1,843個の棚と400個のエージェントが存在する大規模な設定においても、数分以内で高品質な解を算出できる高いスケーラビリティと有効性を実証している。
Lifelong Multi-Agent Path Finding in Large-Scale Warehouses
Jiaoyang Li, Andrew Tinka, Scott Kiesel, Joseph W. Durham, T. K. Satish Kumar, Sven Koenig
採択先: 未取得
新着論文キーワード一致 3被引用 0関連度 8本文(ar5iv)読む価値 4/5
Multi-Agent Path FindingMAPFLifelong Multi-Agent Path Finding
2020-05-15 ・本研究は、エージェントに次々と新しい目的地が割り当てられるLifelong Multi-Agent Path Finding (MAPF) に対し、問題を一連の Windowed MAPF インスタンスへと分解して解く Rolling-Horizon Collision Resolution (RHCR) フレームワークを提案する。RHCR は、限定された時間ホライゾン $H$ 内でのみ衝突を解決することで、計算コストを抑えつつ、最大 1,000 エージェント規模の倉庫環境において既存手法を大幅に上回る高いスループットとスケーラビリティを実現する。
Traffic Flow Optimisation for Lifelong Multi-Agent Path Finding
Zhe Chen, Daniel Harabor, Jiaoyang Li, Peter J. Stuckey
採択先: 未取得
補充候補キーワード一致 3被引用 0関連度 8本文(ar5iv)読む価値 4/5
Multi-Agent Path FindingMAPFLifelong Multi-Agent Path Finding
2023-08-22 ・本研究は、大規模なMulti-Agent Path Finding (MAPF) における混雑問題を解決するため、交通工学のTraffic Assignment Problem (TAP) の概念を応用し、エージェントに自由流の最短経路ではなく、予想される混雑を回避する「ガイドパス」を提示する手法を提案している。この手法をPIBTやLaCAM*に統合することで、lifelong MAPFにおけるスループットの向上と、one-shot MAPFにおける解の質の改善を、大規模なエージェント数（数千〜10,000規模）において実現した。
Caching-Augmented Lifelong Multi-Agent Path Finding
Yimin Tang, Zhenghong Yu, Yi Zheng, T. K. Satish Kumar, Jiaoyang Li, Sven Koenig
採択先: 未取得
新着論文キーワード一致 3被引用 0関連度 8本文(arXiv)読む価値 3/5
Multi-Agent Path FindingMAPFLifelong Multi-Agent Path Finding
2024-03-20 ・ Lifelong Multi-Agent Path Finding (MAPF) において、コンピュータアーキテクチャのキャッシュ概念を導入した Caching-Augmented Lifelong MAPF (CAL-MAPF) を提案する。アイテムの一時保管場所としての「キャッシュグリッド」と、競合を防ぐ「ロッキングメカニズム」、およびエージェントの状態を管理する Task Assigner (TA) を組み合わせることで、タスク完了後の移動効率を向上させる。
Lifelong Multi-Agent Path Finding for Online Pickup and Delivery Tasks
Hang Ma, Jiaoyang Li, T. K. S. Kumar, Sven Koenig
採択先: Adaptive Agents and Multi-Agent Systems
重要論文キーワード一致 5被引用 332関連度 9本文(ar5iv)読む価値 5/5
Multi-Agent Path FindingMAPFMulti-Agent Pickup and DeliveryMAPDLifelong Multi-Agent Path Finding
2017-05-08 ・継続的に発生する配送タスクに対し、衝突を回避しながらエージェントを割り当てるオンラインなマルチエージェント・ピックアップ・アンド・デリバリー（MAPD）問題を扱う。分散型の提案手法であるToken Passing（TP）およびToken Passing with Task Swaps（TPTS）は、実用的な条件下で解の存在を保証しつつ、計算効率とタスク完了時間のバランスを実現する。
The Multi-Agent Pickup and Delivery Problem: MAPF, MARL and Its Warehouse Applications
Tim Tsz-Kit Lau, Biswa Sengupta
採択先: 未取得
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MAPFMulti-Agent Pickup and DeliveryMAPD
2022-03-14 ・本研究は、倉庫自動化におけるマルチエージェント・ピックアップ＆デリバリー（MAPD）問題に対し、集中型経路探索アルゴリズムであるConflict-based Search (CBS) のlifelong版と、マルチエージェント強化学習（MARL）手法であるShared Experience Actor-Critic (SEAC) を包括的に比較したものである。実験の結果、エージェント数が少ない低密度環境ではCBSが最短経路を計画し高い性能を示す一方、エージェント数が増加する高密度環境では、計算コストの増大に直面するCBSに対し、SEACが高いスケーラビリティと配送能力を示すことが明らかになった。
The Study of Highway for Lifelong Multi-Agent Path Finding
Ming-Feng Li, Min Sun
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPFLifelong Multi-Agent Path Finding
2023-04-09 ・絶え間なくタスクが発生するLifelong Multi-Agent Path Finding (MAPF) において、エージェントの移動方向を制御する「ハイウェイ」の概念を導入することで、計算時間の短縮とデッドロックの抑制を両立する。
Guidance Graph Optimization for Lifelong Multi-Agent Path Finding
Yulun Zhang, He Jiang, Varun Bhatt, Stefanos Nikolaidis, Jiaoyang Li
採択先: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence
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Multi-Agent Path FindingMAPFLifelong Multi-Agent Path Finding
2024-02-02 ・ Lifelong Multi-Agent Path Finding (MAPF) において、エッジの重みを最適化する有向ガイダンスグラフを用いてスループットを向上させる Guidance Graph Optimization (GGO) を提案。ブラックボックス最適化の CMA-ES によるマップ固有の最適化と、交通情報から重みを更新するモデルを学習する Parameterized Iterative Update (PIU) を提示し、大規模マップへの転移可能性と既存アルゴリズムの性能向上を実証した。
Conflict-Based Lazy Search for Fast Multi-Manipulator Planning
Dongliang Zheng, Zhipeng Wang, Siqi Wang, Yuxi Lu, Bin He, Hesheng Wang, Panagiotis Tsiotras
採択先: IEEE/ASME Transactions on Mechatronics(TMECH) 2026
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MAPF
2026-07-05 ・複数マニピュレータのリアルタイム経路計画において、事前計算された疎なグラフと、エッジ評価を最小化する新しい低レベル探索アルゴリズムLEA*を組み合わせたConflict-Based Lazy Search (CBLS) を提案する。
Neural ATTF: A Scalable Solution to Lifelong Multi-Agent Path Planning
Kushal Shah, Jihyun Park, Seung-Kyum Choi
採択先: 未取得
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Multi-Agent Pickup and DeliveryMAPD
2025-04-21 ・本論文は、Lifelong Multi-Agent Pickup and Delivery (MAPD) 問題に対し、タスク割り当てのPGTMと経路計画のNeural STA*を組み合わせた「Neural ATTF」を提案する。本手法は、学習済みヒューリスティックを用いることで、大規模なエージェント数においても高いスループットと極めて低い計算コストを両立し、既存の最先端アルゴリズム（LNS-PBS等）が計算量爆発を起こす環境下でもスケーラブルに動作する。
Enhancing Lifelong Multi-Agent Path-finding by Using Artificial Potential Fields
Arseniy Pertzovsky, Roni Stern, Ariel Felner, Roie Zivan
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2025-05-28 ・ Lifelong Multi-Agent Path-finding (LMAPF) における混雑問題を解決するため、人工ポテンシャル場 (APF) を既存の経路計画アルゴリズム（$\text{TA}^*$, $\text{SIPPS}$, $\text{PIBT}$, $\text{LaCAM}$）に統合する手法を提案している。実験の結果、単発の MAPF では顕著な効果は見られなかったものの、継続的なタスクが発生する LMAPF においては、システム全体の総スループットを最大で 7 倍向上させるという極めて高い成果を達成した。
Continuous-Space Roadmap Generation for Mobile Robot Fleets with Distance Constraints and Geometry-Aware Discretization
Marvin Rüdt, Constantin Enke, Kai Furmans
採択先: 未取得
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Multi-Agent Pickup and DeliveryMAPD
2025-11-10 ・移動ロボットフリートの効率的なルーティングのため、幾何学的忠実度と距離制約を両立した連続空間ロードマップ生成手法を提案する。ステーションや凸コーナー点へのノード配置、局所的なグリッド拡張、およびロボットの寸法に基づく最小距離制約を組み合わせることで、高密度なフリートでも干渉を防ぎつつ、高い冗長性と幾何学的最適性を備えたグラフを生成する。
MA-DyRoLT: multi-agent path finding method based on dynamic waypoints and learning communication topology
Zongbao Liang, Shichao Wang, X H Yu, J Liu, Junli Feng, Jingni Ma
採択先: Scientific Reports
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-07-01 ・動的環境下でのマルチエージェント経路計画（MAPF）に対し、MAPPOをベースとした「MA-DyRoLT」を提案する。本手法は、環境の開放度に応じた動的ウェイポイント生成、学習可能な通信トポロジー、Transformerによる時系列エンコーダ、および歩行者の軌道予測に基づくリスクペナルティを統合することで、大規模かつ動的なシナリオにおいて高い成功率と効率性を実現する。
Dual-Informed Vertical Expansion for Multi-Objective Node Selection in Anytime Conflict-Based Search
Willem van Osselaer, Jiarui Li, Meshal Alharbi, Gioele Zardini
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-06-30 ・ Multi-Agent Path Finding (MAPF) における Conflict-Based Search (CBS) のノード選択において、Best-First Search (BFS) の最適性証明能力と Depth-First Search (DFS) のメモリ効率を両立させる新しいポリシー「Dual-Informed Vertical Expansion (DIVE)」を提案する。DIVEは、現在の暫定解（incumbent）を改善できる限り親ノードから子ノードへと連続的に展開する「Dive」と、グローバルな最小下界ノードを選択する「Best-bound」な挙動を組み合わせることで、メモリ消費を抑えつつ早期に暫定解を提供し、効率的な最適性証明を実現する。
CREST: Constraint-Release Execution for Multi-Robot Warehouse Shelf Rearrangement
Jiaqi Tan, Yudong Luo, Sophia Huang, Yifan Yang, Hang Ma
採択先: 2026 IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS
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MAPFMulti-Agent Pickup and DeliveryMAPD
2026-03-27 ・自動倉庫におけるマルチロボットの棚再配置問題（DD-MAPD）に対し、事前に計算された棚の軌道制約を、実行時の状況に応じて能動的に解放することで、エージェントの待機や不要な棚の積み替えを削減する実行フレームワーク「CREST」を提案する。
GRAND: Guidance, Rebalancing, and Assignment for Networked Dispatch in Multi-Agent Path Finding
Johannes Gaber, Meshal Alharbi, Daniele Gammelli, Gioele Zardini
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPD
2025-12-02 ・ Lifelong Multi-Agent Pickup-and-Delivery (MAPD) におけるタスクスケジューリング問題を解決するため、Graph Neural Network (GNN) による強化学習を用いたグローバルなガイダンス、最小費用流によるリージョン間のリバランシング、および局所的な整数線形計画法 (ILP) によるタスク割り当てを組み合わせた階層的アルゴリズム「GRAND」を提案する。最大500エージェントの環境において、既存の優勝スケジューラと比較してスループットを最大10%向上させ、かつ1秒以内の計算予算でリアルタイム実行が可能であることを示した。
Flow-Based Task Assignment for Large-Scale Online Multi-Agent Pickup and Delivery
Yue Zhang, Zhe Chen, Daniel Harabor, Pierre Le Bodic, Peter J. Stuckey
採択先: 未取得
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Multi-Agent Pickup and DeliveryMAPD
2025-08-07 ・大規模なオンライン Multi-Agent Pickup and Delivery (MAPD) において、エージェントとタスク間の全ペア距離計算を回避し、環境グラフ上で最小費用流 (minimum-cost flow) としてタスク割り当てを行うフローベースのフレームワークを提案する。本手法は、エージェント数 20,000、タスク数 30,000 という超大規模設定においても 1 秒以内の計画時間を維持し、混雑を考慮したエッジコストモデルを用いることで、既存の Greedy や RMCA などの手法を上回るスループットとスケーラビリティを実現する。
Hybrid Centralized Distributed Control for Lifelong MAPF over Wireless Connections
Jinghao Cao, Wanchun Liu, Yonghui Li, Branka Vucetic
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPFLifelong Multi-Agent Path Finding
2026-01-13 ・不安定な無線通信と確率的な移動環境におけるLifelong MAPFに対し、クラウドによる残差補正とエッジ側の軽量GRU方策を組み合わせたハイブリッドなCollaborative Distributed-Centralised (CDC) フレームワークを提案する。通信リソースを効率的に活用するため、イベント認識リスクモジュールを用いたダウンリンクスケジューリングを導入し、高混雑環境下でも高いスループット（TNCT）とエージェント数に対する線形なスケーラビリティを実現している。
Sequence Pathfinder for Multi-Agent Pickup and Delivery in the Warehouse
Zeyuan Zhao, Chaoran Li, Shao Zhang, Ying Wen
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPFMulti-Agent Pickup and DeliveryMAPD
2025-09-28 ・ Transformerを活用してMAPD（Multi-Agent Pickup and Delivery）問題をシーケンスモデリングとして定式化する「SePar (Sequential Pathfinder)」を提案する手法。エージェント間の暗黙的な情報交換を自己回帰的な方策で実現し、計算複雑度を $O(n)$ に抑えつつ、大規模なエージェント数や未知のマップに対しても高いスケーラビリティと汎化性能を発揮する。
An Efficient Approach to the Online Multi-Agent Path Finding Problem by Using Sustainable Information
Mingkai Tang, Boyi Liu, Yuanhang Li, Hongji Liu, Ming Liu, Lujia Wang
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPFOnline Multi-Agent Path Finding
2023-01-11 ・将来の追加エージェントが未知であるオンラインMulti-Agent Path Finding (MAPF) において、過去の計画情報を「持続可能な情報（sustainable information）」として再利用する3層構造のアプローチを提案する。提案手法は、高レベルのSustainable Replan (SR)、中レベルのSustainable Conflict-Based Search (SCBS)、低レベルのSustainable Reverse Safe Interval Path Planning (SRSIPP) で構成され、既存のSOTAと比較して平均1.48倍、大規模マップでは最大10倍の計算加速を実現する。
Scaling Lifelong Multi-Agent Path Finding to More Realistic Settings: Research Challenges and Opportunities
He Jiang, Yulun Zhang, Rishi Veerapaneni, Jiaoyang Li
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPFLifelong Multi-Agent Path Finding
2024-04-24 ・本論文は、2023年のLeague of Robot Runners (LRR) コンペティションの優勝手法に基づき、Lifelong Multi-Agent Path Finding (LMAPF) を実世界に近い大規模・高密度・現実的な制約下へスケールさせるための3つの主要な研究課題（限られた計画時間、交通渋滞と近視眼的挙動、モデルと実世界の乖離）を提示している。
Deploying Ten Thousand Robots: Scalable Imitation Learning for Lifelong Multi-Agent Path Finding
He Jiang, Yutong Wang, Rishi Veerapaneni, Tanishq Duhan, Guillaume Sartoretti, Jiaoyang Li
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingLifelong Multi-Agent Path Finding
2024-10-28 ・ Lifelong Multi-Agent Path Finding (LMAPF) において、最大10,000体のエージェントを1ステップあたり1秒未満で制御可能なスケーラブルな模倣学習フレームワーク SILLM を提案する。SILLM は、Spatially Sensitive Communication (SSC) モジュール、Collision Shield PIBT (CS-PIBT) による衝突回避、および3種類のグローバルガイダンスを統合することで、既存の学習ベースおよび探索ベースの手法を凌駕する高いスループットを実現している。
Enhancing Lifelong Multi-Agent Path Finding with Cache Mechanism
Yimin Tang, Zhenghong Yu, Yi Zheng, T. K. Satish Kumar, Jiaoyang Li, Sven Koenig
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPFLifelong Multi-Agent Path Finding
2025-01-06 ・ Lifelong Multi-Agent Path Finding (L-MAPF) において、一時保管用の「キャッシュ」グリッドと、ロック機構を備えた Task Assigner (TA) を導入することで、エージェントの移動効率とスループットを向上させる L-MAPF-CM を提案する。
Optimization of Edge Directions and Weights for Mixed Guidance Graphs in Lifelong Multi-Agent Path Finding
Yulun Zhang, Varun Bhatt, Matthew C. Fontaine, Stefanos Nikolaidis, Jiaoyang Li
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPFLifelong Multi-Agent Path Finding
2026-02-26 ・ Lifelong Multi-Agent Path Finding (LMAPF) において、エッジの重みだけでなく方向（一方通行化）も同時に最適化する Mixed Guidance Graph Optimization (MGGO) を提案する。提案手法は、強連結性を保証する Edge Reversal Search (ERS) を備えた二段階最適化 (MGGO-DS) と、Quality Diversity アルゴリズムを用いて方向と重みを同時に学習する Joint MGGO-PU の二種類からなる。実験により、提案手法が従来の GGO 手法を上回るスループットを達成し、特に PIBT のようなプランナーにおいてエッジ方向の最適化が有効であることを示した。
A Competitive Analysis of Online Multi-Agent Path Finding
Hang Ma
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPFOnline Multi-Agent Path Finding
2021-06-22 ・本研究は、エージェントが未知のタイミングで逐次的に現れるオンライン Multi-Agent Path Finding (MAPF) を対象とし、アルゴリズムの「制御可能性（Controllability）」と「合理性（Rationality）」の観点から、競合比（competitive ratio）の理論的境界を明らかにしたものである。再経路付け（rerouting）を禁止した設定では、高度な計画を行う合理的なアルゴリズムであっても、ナイーブな逐次計画アルゴリズム $\text{SEQUENCE}$ と同等の漸近的性能しか持たないことを証明した。一方で、再経路付けを許可する $\text{PLAN-ALL}$ 設定においては、定数下界が存在することを示し、再経路付けがオンライン MAPF の性能向上に不可欠であることを示した。
Online Guidance Graph Optimization for Lifelong Multi-Agent Path Finding
Hongzhi Zang, Yulun Zhang, He Jiang, Zhe Chen, Daniel Harabor, Peter J. Stuckey, Jiaoyang Li
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPFLifelong Multi-Agent Path Finding
2024-11-25 ・ Lifelong Multi-Agent Path Finding (LMAPF) において、CMA-ESを用いて交通パターンに基づきエッジ重みを動的に更新するオンライン・ガイダンス・ポリシーを最適化する手法を提案。PIBTやGPIBTと組み合わせることで、静的なガイダンスや人間が設計したルールよりも高いスループットを達成し、動的なタスク分布下でも有効であることを示した。
Learning-guided Prioritized Planning for Lifelong Multi-Agent Path Finding in Warehouse Automation
Han Zheng, Yining Ma, Brandon Araki, Jingkai Chen, Cathy Wu
採択先: Journal of Artificial Intelligence Research, Vol. 85, Article 28. Publication date: March 2026
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Multi-Agent Path FindingMAPFLifelong Multi-Agent Path Finding
2026-03-25 ・強化学習と探索ベースのプランニングを統合し、Lifelong Multi-Agent Path Finding (MAPF) における動的な優先順位割り当てを最適化するフレームワーク「RL-RH-PP」を提案する。Transformerベースのアテンション機構を用いてエージェント間の時空間的な相互作用をモデル化し、高密度な倉庫環境において既存手法を上回るスループットと高い汎化性能を実現する。
Learning to Communicate Locally for Large-Scale Multi-Agent Pathfinding
Valeriy Vyaltsev, Alsu Sagirova, Anton Andreychuk, Oleg Bulichev, Yuri Kuratov, Konstantin Yakovlev, Aleksandr Panov, Alexey Skrynnik
採択先: 未取得
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MAPF
2026-05-08 ・大規模なマルチエージェント経路探索（MAPF）において、近傍エージェント間で複数回の反復的な通信を行う学習可能なフレームワーク「LC-MAPF」を提案する。Transformerベースの300万パラメータのモデルを用い、エキスパートのデモンストレーションから通信内容を間接的に学習することで、既存の学習ベース手法（MAPF-GPT, SCRIMP等）を上回る成功率とSolution Cost（SoC）を実現し、かつエージェント数に対して線形なスケーラビリティ $O(n)$ を維持する。
Cooperative-ORCA*: Real-Time Proactive Deadlock Avoidance for Continuous-Space Multi-Agent Navigation
Junfeng Wu, Jiaqi Chen, Hongkun Lyu, Kevin Zheng, Andy Li
採択先: 未取得
新着論文キーワード一致 2被引用 0関連度 2本文(arXiv PDF)読む価値 4/5
Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-06-22 ・連続空間におけるマルチエージェント経路計画（CS-MAPF）において、将来的なデッドロックを未然に防ぐための新しいアルゴリズム群 $\text{C-ORCA}^*$ および $\text{C-ORCA}^* \text{-MAPF}$ を提案する。本手法は、離散的なMAPFから得た経路をstring-pulling法でウェイポイントへ変換し、エージェント間の空間的依存関係（廊下内での対向や連続進入）を考慮することで、反応的な衝突回避から能動的なデッドロック回避へと進化させている。
Alternating Target-Path Planning for Scalable Multi-Agent Coordination
Yu Kumagai, Keisuke Okumura
採択先: 未取得
補充候補キーワード一致 1被引用 0関連度 1本文(arXiv)読む価値 4/5
MAPF
2026-05-08 ・目標割り当てと経路計画を分離し、フィードバック駆動型の反復的な洗練を行うことで、大規模なTarget Assignment and Pathfinding (TAPF) 問題に対して高いスケーラビリティと良好な解の質を両立させたフレームワークを提案する。
Distance-Constrained Unlabeled Multi-Agent Pathfinding
Takahiro Suzuki, Yuma Tamura, Keisuke Okumura
採択先: 未取得
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MAPF
2026-05-12 ・本研究は、エージェント間の距離を一定以上に保つ制約を持つ「Distance-Independent Unlabeled Multi-Agent Pathfinding (IUMAPF)」を提案し、その困難性と解決策を提示する。IUMAPFは、標準的なUnlabeled MAPFでは多項式時間で決定可能な解の存在判定が $\textsf{NP}$-complete になるという性質を持つ。著者らは、最適性を保証するILPへの帰着とグラフ圧縮手法、および大規模インスタンスに対応する構成生成器ベースの探索アルゴリズム（IU-LaCAM）の2つのアプローチを提案し、数百規模のエージェントを実用的な時間で扱うことを実現した。
From Gridworlds to Warehouses: Adapting Lightweight One-shot Multi-Agent Pathfinding for AGVs
Hiroki Nagai, Keisuke Okumura
採択先: 未取得
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MAPF
2026-05-15 ・本研究は、従来の2Dグリッドに基づくMAPFを、差動駆動型AGVの運動学的制約（回転、加減速、追従衝突）を考慮した「Multi-Agent Warehouse Pathfinding (MAWPF)」へと拡張し、軽量な非最適アルゴリズム（PP, LNS2, PIBT, LaCAM）を適応・評価したものである。実験の結果、LaCAMにPIBTを組み込んだ手法が数百台規模のエージェントに対して高い成功率とスケーラビリティを示す一方、運動学的制約による有向グラフ化がデッドエンドの発生を招き、従来のMAPFに比べスケーラビリティが制限される課題を明らかにした。
On dynamic multi-agent pathfinding methods: review, simulations and modifications
Gabriel Fejziaj, Salama Hassona, Wieslaw Marszalek
採択先: 未取得
新着論文キーワード一致 1被引用 0関連度 1本文(arXiv)読む価値 3/5
MAPF
2026-06-02 ・動的障害物と部分観測性が存在するマルチエージェント経路探索（D-MAPF）において、オフラインでの幾何学的テンプレート生成とオンラインでの時間的適応を分離した新手法 $A^{**}$ を提案し、既存の6手法と比較評価した。$A^{**}$ はエージェント数1〜9において最小の合計コスト（SoC）を達成したが、再計画時の計算コストが非常に高いという課題も明らかになった。
From Trainee to Trainer: LLM-Designed Training Environment for RL with Multi-Agent Reasoning
Chao Chen, Chengzu Li, Zhiwei Li, Yinhong Liu, Zhijiang Guo
採択先: 未取得
補充候補キーワード一致 1被引用 0関連度 1本文(ar5iv)読む価値 4/5
MAPF
2026-06-16 ・ LLMが強化学習（RL）の環境設計を自動化する「LLM-as-Environment-Engineer」フレームワークを提案し、ポリシーの失敗軌跡に基づき学習環境の構成を動的に更新することで、固定環境よりも高い学習パフォーマンスを実現する。
Karma Mechanisms for Decentralised, Cooperative Multi Agent Path Finding
Kevin Riehl, Julius Schlapbach, Anastasios Kouvelas, Michail A. Makridis
採択先: 未取得
新着論文キーワード一致 2被引用 0関連度 2本文(arXiv)読む価値 4/5
Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-04-09 ・大規模なロボット・サイバー物理システムにおける分散型マルチエージェント経路計画（DMAPF）に対し、エージェントの過去の協力履歴を非譲渡的な人工クレジット「Karma」として保持し、衝突解決時の優先順位を動的に調整するメカニズムを提案する。本手法は、中央集権的な計算を必要とせず、既存の交渉ベースの手法と同等の効率性を維持しながら、エージェント間の再計画負荷やサービス時間の格差を大幅に低減し、長期的な公平性を実現する。
Conveyor Parcel Routing with Order-Contiguous Arrivals
Takuro Kato, Keisuke Okumura
採択先: 未取得
補充候補キーワード一致 2被引用 0関連度 2本文(arXiv)読む価値 4/5
Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-05-13 ・自動倉庫のコンベアネットワークにおいて、同一注文の小包が目的地で連続して到着することを保証する「Order-Contiguous Arrivals」制約付きのオンライン多エージェント経路探索（online MAPF-OC）を定式化し、3層構造のanytimeアルゴリズムであるDual-Ordering Prioritized Planning (DOPP) を提案する。
Privacy Preserving Multi Agent Path Finding
Rotem Lev Lehman, Roni Stern, Guy Shani
採択先: 未取得
新着論文キーワード一致 2被引用 0関連度 2本文(arXiv)読む価値 4/5
Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-05-13 ・本研究は、エージェントが互いの正確な経路を秘匿しつつ衝突を回避する「プライバシー保護型マルチエージェント経路探索（MAPF）」を提案している。計画段階での位置特定を防ぐ「計画レベルのプライバシー（$k$PPMAPF）」と、実行時のセンシングによる検知を防ぐ「実行レベルのプライバシー（$ek$PPMAPF）」の2つの制約を定式化し、模擬エージェント（mock agents）を用いた$k$PPアルゴリズム、視野（FoV）衝突を回避するfPP、および解のコストを改善する後処理技術$PPfPP$を提案している。
Multi-Agent Cooperative Transportation: Optimal and Efficient Task Allocation and Path Finding
Ning Zhou, Nikolai W. F. Bode, Edmund R. Hunt
採択先: AAMAS 2026: Proc. of the 25th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems
補充候補キーワード一致 2被引用 0関連度 2本文(arXiv)読む価値 4/5
Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-05-15 ・複数のエージェントが協力して大型の物体を運搬するCooperative Transportation Task Allocation and Path Finding (CT-TAPF) 問題を定式化し、最適解を得るためのCT-TCBSと、計算効率に優れた劣最適解ソルバーを提案する。
On the Hardness of Optimal Motion on Trees
Tzvika Geft
採択先: 未取得
新着論文キーワード一致 2被引用 0関連度 2本文(arXiv)読む価値 5/5
Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-06-04 ・本論文は、木構造におけるマルチエージェント経路探索（MAPF）およびPebble Motion on Trees (PMT) の計算複雑性を解明した研究である。Stack Rearrangement (SR) 問題からの帰着を用いる新しいフレームワークを提案し、距離、makespan、flowtimeの各目的関数において、labeledおよび2-coloredのバリエーションが、極めて単純な「subdivided stars」や最大次数3の木においてもNP困難であることを証明した。これにより、数十年にわたるPMTの複雑性に関する未解決問題を解決し、計算の困難性が生じる境界（tractability threshold）を特定した。
Lifelong LaCAM with Local Guidance for Lifelong MAPF
Tomoki Arita, Keisuke Okumura
採択先: 未取得
補充候補キーワード一致 1被引用 0関連度 4本文(arXiv)読む価値 4/5
MAPF
2026-05-16 ・ Lifelong Multi-Agent Pathfinding (LMAPF) において、構成ベースのソルバー LaCAM に局所的なガイダンス（Local Guidance）を導入し、再帰的ホライゾン（receding-horizon）フレームワークへと拡張した手法 LLLG を提案する。本手法は、前回の計画結果をウォームスタートとして利用することで、高密度な環境下での混雑緩和とスループットの向上を、リアルタイムな計算コストを維持しつつ実現する。
Should I Replan? Learning to Spot the Right Time in Robust MAPF Execution
David Zahrádka, David Woller, Denisa Mužíková, Miroslav Kulich, Libor Přeučil
採択先: 未取得
新着論文キーワード一致 2被引用 0関連度 5本文(arXiv)読む価値 4/5
Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-04-28 ・エージェントの遅延が発生する実環境下のマルチエージェント経路計画（MAPF）において、Action Dependency Graph (ADG) の統計量に基づき、再計画（Replanning）によるコスト削減の期待値を予測する回帰モデルを提案する。提案手法は、動的障害物による遅延が発生した際に、再計画によって得られる潜在的な利益を高い精度で推定し、実行コストの増大を最大 $50\%$ まで低減できることを示した。
Many-to-Many Multi-Agent Pickup and Delivery
Ethan Schneider, Jingkai Chen, Tianyi Gu, Kunlei Lian, Seth Hutchinson, Sonia Chernova
採択先: 未取得
補充候補キーワード一致 2被引用 0関連度 5本文(arXiv)読む価値 4/5
Multi-Agent Pickup and DeliveryMAPD
2026-05-08 ・従来の1対1のタスク割り当て制約を打破し、アイテムの保管場所が複数存在する「Many-to-Many Multi-Agent Pickup and Delivery (M2M-MAPD)」問題を定義・解決する研究。提案手法のM2Mは、Large Neighborhood Search (LNS) と Priority Based Search (PBS) を組み合わせることで、高密度な在庫環境下でも既存のSOTA手法（LNS-PBS）を凌駕する高いタスクスループットを達成した。
Unassigned Agents in Compilation-based Multi-agent Path Finding
Pavel Surynek
採択先: 未取得
新着論文キーワード一致 2被引用 0関連度 5本文(arXiv)読む価値 3/5
Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-06-14 ・目的地を持つエージェント $\mathcal{A}$ と、目的地を持たない未割り当てエージェント $\mathcal{U}$ が混在するUA-MAPF問題を、コンパイルベースのSAT/SMTソルバーを用いて解く手法を提案している。未割り当てエージェントは、目的地への到達義務はないものの、他のエージェントの経路を妨げないよう移動させる必要がある。本研究は、MDD（Multi-valued Decision Diagram）をUA用に拡張したUA-MDDを用いることで、既存のSMT-CBSやNRF-SATといった高度なソルバーをUA-MAPFへ容易に適応できることを示した。
Optimal and Scalable MAPF via Multi-Marginal Optimal Transport and Schrödinger Bridges
Usman A. Khan, Joseph W. Durham
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-05-11 ・匿名マルチエージェント経路探索（MAPF）をマルコフ構造を持つマルチ・マージナル最適輸送（MMOT）として定式化し、完全単模性（TU）を利用して整数解を多項式時間で得る手法と、シュレディンガー・ブリッジ（SBP）を用いたエントロピー正則化によるスケーラブルな近似手法を提案している。
Robust Multi-Agent Path Finding under Observation Attacks: A Principled Adversarial-Plus-Smoothing Training Recipe
Riad Ahmed
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-05-12 ・分散型マルチエージェント経路探索（MAPF）において、観測値への微小な摂動がチーム全体の停滞を招く脆弱性を克服するため、ネットワーク構造やデプロイメント・パイプラインを変更せずに頑健性を向上させる2段階の学習レシピ「Adv-PPO」および「Adv-PPO+MACER」を提案する。
Anytime Multi-Task Multi-Agent Pickup and Delivery Under Energy Constraint
Fumiya Kudo, Kai Cai
採択先: IEEE Robotics and Automation Letters
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Multi-Agent Path FindingMAPFMulti-Agent Pickup and DeliveryMAPD
2024-11-01 ・本論文は、エージェントのエネルギー制約と、エージェントの現在位置に関わらずタスクを割り当て可能な「Anytime Task Allocation」を導入した、新しいマルチタスクMAPD（Multi-Agent Pickup and Delivery）問題を提案しています。提案手法は、従来のマルチタスクMAPDと比較して、幅広いエージェント数においてメイクスパンを $5 - 19 \%$ 短縮することに成功しています。
Integrated Task Assignment and Path Planning for Capacitated Multi-Agent Pickup and Delivery
Zhe Chen, Javier Alonso–Mora, Xiaoshan Bai, Daniel Harabor, Peter J. Stuckey
採択先: IEEE Robotics and Automation Letters
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Multi-Agent Path FindingMAPFMulti-Agent Pickup and DeliveryMAPD
2021-04-22 ・容量制限付きマルチエージェント・ピックアップ＆デリバリー（Capacitated MAPD）問題に対し、タスク割り当て（TA）と経路計画（MAPF）を統合して解く手法を提案する。優先度付き計画（Prioritised Planning）を用いて実際の衝突回避コストを評価に用いることで、従来の逐次的な手法におけるコスト予測の乖離を解消し、特に容量制限がある環境において既存の最良の準最適手法であるTPTSを大幅に上回る性能を実現している。
Discrete Diffusion for Complex and Congested Multi-Agent Path Finding with Sparse Social Attention
Yuanzhe Wang, Tian Zhi, Zihang Wei, Hongguang Wang, Jiaming Guo, Yang Zhao, Zisheng Liu, Shiyu Quan, Xing Hu, Zidong Du, Yunji Chen
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-05-13 ・離散的なデノイジング拡散確率モデル（D3PM）を初期解生成器として統合し、Large Neighborhood Search 2（LNS2）による修復プロセスを強化するハイブリッドフレームワーク「DiffLNS」を提案する。Sparse Social Attentionを用いることで、混雑した環境下でも計算効率を維持しながら協調的な行動軌跡を学習し、最大312エージェントのシナリオにおいても高い成功率を実現する。
Priority Inheritance with Backtracking for Iterative Multi-agent Path Finding
Keisuke Okumura, Manao Machida, X. Défago, Yasumasa Tamura
採択先: International Joint Conference on Artificial Intelligence
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2019-01-31 ・ Lifelong MAPF/MAPDにおいて、数百から数千規模のエージェントをリアルタイムに制御可能な、優先度継承とバックトラッキングを用いた新しい劣最適アルゴリズムPIBTを提案する。
Dynamic Multi-Agent Pickup and Delivery in Robotic Cellular Warehousing Systems
Cheng Ren, Ming Li, Xinping Guan, George Q. Huang
採択先: 未取得
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Multi-Agent Pickup and DeliveryMAPD
2026-06-04 ・ロボット細胞型倉庫システム（RCWS）において、実行中の注文に新たなSKUが追加される「内部的な注文の進化」を考慮した、初のDynamic-MAPD問題を定式化し、イベント駆動型のトークン・パッシングに基づく2つの再計画アルゴリズム（Dynamic-TPおよびCooperative-TP）を提案する。
CADENCE: Predicting Realized MAPF Execution Time Beyond Sum of Costs
Abhishek S, Badrikanath Praharaj, Sreeram MV
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-06-03 ・ MAPF（Multi-Agent Path Finding）において、従来のSum of Costs (SoC) では予測困難な実機実行時間（wall-clock completion time）を予測するため、CADENCE手法を提案する。本研究は、計画段階から取得可能な「primitive motion burden（旋回数や停止・再始動回数など）」と「interaction-aware coordination structure（依存関係の深さなど）」を特徴量として導入し、7台の差動駆動ロボットを用いた実機実験を通じて、SoCのみを用いるよりも大幅に予測精度が向上することを実証した。
STEAM: A Training-Free Congestion-Aware Enhancement Framework for Decentralized Multi-Agent Path Finding
Mingyang Feng, Mengnuo Zhang, Shaoyuan Li, Xiang Yin
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-05-20 ・ STEAMは、学習済みの分散型MAPF（Multi-Agent Path Finding）ポリシーを一切再学習・変更することなく、テスト時の実行プロセスに軽量な混雑回避ガイダンスを注入する、学習不要（training-free）かつ方策に依存しない（policy-agnostic）強化フレームワークである。
Graph Attention-Guided Search for Dense Multi-Agent Pathfinding
Rishabh Jain, Keisuke Okumura, Michael Amir, Amanda Prorok
採択先: 未取得
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MAPF
2025-10-20 ・高密度なマルチエージェント経路探索（MAPF）において、グラフアテンションを用いたニューラル方策 $\text{MAGAT}^+$ を探索アルゴリズム $\text{LaCAM}$ に統合したハイブリッドフレームワーク $\text{LaGAT}$ を提案する。事前学習とマップ特化型の微調整、およびデッドロック検出メカニズムを組み合わせることで、既存の探索ベース手法や学習ベース手法のパレート境界を突破し、高密度環境における解の質とリアルタイム性能を向上させている。
LaCAM: Search-Based Algorithm for Quick Multi-Agent Pathfinding
Keisuke Okumura
採択先: 未取得
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MAPF
2022-11-24 ・ LaCAM (lazy constraints addition search for MAPF) は、完全性を備えつつ、数百から10,000エージェント規模の大規模・高密度なマルチエージェント経路探索（MAPF）を高速に解決する2レベル探索アルゴリズムである。