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私の研究に関連するMAPF・MAPD論文を毎日最大2本選び、日本語版2本・英語版2本の計4ページを自動生成します。未読の新着論文と重要論文を中心に追加していきます。

分野

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

キーワード: Multi-Agent Path Finding, Multi-Agent Pathfinding, MAPF, Multi-Agent Pickup and Delivery, MAPD, MT-MAPD, Lifelong Multi-Agent Path Finding, Online Multi-Agent Path Finding ・ 197本

最近の要約

一致する論文はありません。

NewAdvancing Learnable Multi - Agent Pathfinding Solvers with Active Fine-Tuning
Anton Andreychuk, Konstantin Yakovlev, Aleksandr Panov, Alexey Skrynnik
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MAPF
2025-06-30 ・本研究は、模倣学習型MAPFソルバーMAPF-GPTで生じる分布シフトを、方策が特に性能を落とす状態に専門家データを追加するDelta Data Generationで緩和する。提案モデルMAPF-GPT-DDGは、多様な評価条件で既存の学習型ソルバーを上回る解品質を示し、単一環境で最大1,048,576エージェントを処理した。
NewLF: Online Multi-Robot Path Planning Meets Optimal Trajectory Control
Ajay Shankar, Keisuke Okumura, Amanda Prorok
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MAPF
2025-07-15 ・ LFは、全ロボットの長期的な協調を担う高速な集中型MAPFと、各ロボットの動力学を考慮した最適軌道制御を、高頻度かつ非同期に連携させる枠組みである。LaCAMとFreyjaを組み合わせ、動的障害物や運用中の目標更新に対応しながら、最大32台のシミュレーションと15台の実マルチロータ実験で継続的なナビゲーションを実証した。
Efficient Multi-Agent Coordination via Dynamic Joint-State Graph Construction
Yanlin Zhou, Manshi Limbu, Xuesu Xiao
採択先: 未取得
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MAPF
2025-09-08 ・本研究は、危険な辺を通過するロボットを別のロボットが支援し、チーム全体の移動コストを下げる協調型経路計画問題を扱う。問題のNP困難性を示した上で、同質ロボットの冗長な状態を削減するDynamic-HJSGを提案し、従来の合同状態グラフ法や全探索法より高い実行効率と完了率を示した。
Multi-Agent Reinforcement Learning for Deadlock Handling among Autonomous Mobile Robots
Marcel Müller
採択先: 未取得
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MAPF
2025-11-10 ・本研究は、倉庫や生産物流で複数の自律移動ロボットが相互に進路を妨げるデッドロックを、マルチエージェント強化学習で扱う方法を検討する。中央集権的に学習し実行時には分散制御する構成は、複雑で混雑した環境でルールベース手法より有効だが、単純で空間に余裕のある環境ではルールベース手法も計算効率の面で競争力を持つ。
Local Guidance for Configuration-Based Multi - Agent Pathfinding
Tomoki Arita, Keisuke Okumura
採択先: 未取得
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MAPF
2025-11-15 ・本研究は、各エージェントの周辺で時空間的な混雑を推定する局所ガイダンスを導入し、構成ベースMAPFソルバーLaCAMの初期解品質を改善する。再計算による実行時間の増加を伴うが、グローバルガイダンスより低コストの解を得られる場合が多く、極端な条件では元のLaCAMに対して解コストを50%削減した。
An Analysis of Constraint-Based Multi - Agent Pathfinding Algorithms
Hannah Lee, James D. Motes, Marco Morales, Nancy M. Amato
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MAPF
2025-11-23 ・本研究は、制約ベースのMAPFにおいて、保守的なモーション制約と積極的な優先度制約が探索の成功率、計画効率、解品質に与える影響を、CBSとCBSw/Pの比較によって分析する。エージェント数や表現解像度が増えると積極的制約はより多くの問題を解く傾向があり、両手法が解ける場合の解品質は保守的制約の方が良い傾向を示す。
Multi - Agent Pathfinding Under Team-Connected Communication Constraint via Adaptive Path Expansion and Dynamic Leading
Hoang-Dung Bui, Erion Plaku, Gregoy J. Stein
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path Finding
2026-02-03 ・本論文は、全エージェントが移動中を通じて通信ネットワークとして接続され続けるチーム接続通信制約付きMAPFを扱う。適応的経路拡張と動的リーディングを組み合わせたAPEDLにより、障害物の多い環境で、従来手法が失敗しやすい配置にも対応する実用的な計画性能を示す。
Polynomial-time Configuration Generator for Connected Unlabeled Multi - Agent Pathfinding
Takahiro Suzuki, Keisuke Okumura
採択先: Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling 2026
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MAPF
2026-03-10 ・本研究は、互換可能なエージェント群が移動中も常に連結している必要がある連結無標識マルチエージェント経路探索を扱う。最適解を求める整数線形計画法は大規模問題で計算負荷が高いため、著者らは連結性を保ちながら目標へ進む次配置を生成する完全な規則ベース手法PULLを提案し、数百エージェント規模での実用性を評価した。
SRMT: Shared Memory for Multi-agent Lifelong Pathfinding
Alsu Sagirova, Yuri Kuratov, Mikhail Burtsev
採択先: 未取得
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MAPF
2026-08-24 ・部分観測下のマルチエージェント経路探索では、局所観測だけで衝突を避け、狭い通路で通行順を調整する必要がある。Shared Recurrent Memory Transformer（SRMT）は、各エージェントの再帰メモリを共有ワークスペースで参照可能にし、明示的なメッセージ設計なしで分散協調を学習する。交渉が必要なボトルネック課題では、特に疎な報酬条件で既存の通信型・メモリ型手法を上回った。
Multi-Group Pipe Routing under Permanent Geometric Occupancy: Problem, Benchmark, and Classical Baselines
Deng Quan
採択先: 未取得
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MAPF
2026-08-27 ・本研究は、配置済みの配管が空間を恒久的に占有し、後続の配管がそれを回避する必要がある三次元の多グループ配管経路計画を定式化する。構成的に実行可能な証人を備えたベンチマークで比較した結果、幾何学的衝突に対して局所的に分岐するCBSが、特に難しいPlaneSlice条件でPBSと優先順位計画を大きく上回った。
A traffic management system for large and heterogeneous vehicles in narrow industrial environments
Alessandro Bonetti, Silvia Proia, Simone Guidetti, Lorenzo Sabattini
採択先: 未取得
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MAPF
2026-09-09 ・本論文は、狭い双方向通路や不規則なレイアウトを持つ工場で、大型かつ異種のAGV群を協調走行させる交通管理システムを提案する。NURBS曲線に基づくロードマップ、L-MAPF、拡張型CBS、実行時の安全制御、デッドロック処理を統合し、実際の産業環境で比較方式に対して最大11パーセントのスループット向上を報告した。
Social Behavior as a Key to Learning-based Multi - Agent Pathfinding Dilemmas
Chengyang He, Tanishq Duhan, Parth Tulsyan, Patrick Kim, Guillaume Sartoretti
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2024-08-06 ・本論文は、パラメータ共有によって行動が均質化した学習ベースMAPFエージェントが、対称的な衝突や狭い通路でライブロック・デッドロックに陥る問題を扱う。提案するSYLPHは、状況に応じて社会的価値志向を学習・選択させることで行動の多様性と協調を導入し、シミュレーションおよび実機評価で従来の学習ベース手法を上回る性能を示した。
Empirical Hardness in Multi-Agent Pathfinding: Research Challenges and Opportunities
Jingyao Ren, Eric Ewing, T. K. Satish Kumar, Sven Koenig, Nora Ayanian
採択先: Proceedings of the 24th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, 2025, Pages 2885-2889
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Multi-Agent PathfindingMAPF
2025-12-10 ・ MAPFは理論上NP困難であるが、実際の解きやすさはインスタンスごとに大きく異なる。本論文は、この差を理解して活用するため、アルゴリズム選択、困難性を生む特徴の解明、困難なインスタンスと多様なベンチマークの生成という三つの研究課題を整理する。
Prioritized Planning for Continuous-time Lifelong Multi - agent Pathfinding
Alvin Combrink, Sabino Francesco Roselli, Martin Fabian
採択先: International Conference on Control, Decision and Information Technologies 2025
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2025-06-02 ・本論文は、連続時間で移動する体積エージェントが、時間とともに到着するタスクを衝突なく処理する生涯マルチエージェント経路探索を扱う。提案手法CPLPは、厳密最適性を目指さず、CCBS系とSIPP系の計画を組み合わせることで、計画時間に制約がある場合でも衝突回避を維持するオンライン計画を実現する。
Hybrid Quantum-Classical Multi - Agent Pathfinding
Thore Gerlach, Loong Kuan Lee, Frédéric Barbaresco, Nico Piatkowski
採択先: ICML 2025
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2025-07-09 ・本研究は、共有空間で複数エージェントの衝突しない最適経路を求めるMAPFに対し、Branch-and-Price-and-CutとQUBOを組み合わせた二つの量子・古典ハイブリッド手法を提案する。経路と衝突制約を段階的に追加することで、理想的な量子計算では最適性を保証し、実量子ハードウェアではハードウェアを意識した疎なQUBO設計が実行可能解の得やすさに影響することを示した。
Where Paths Collide: A Comprehensive Survey of Classic and Learning-Based Multi - Agent Pathfinding
Shiyue Wang, Haozheng Xu, Yuhan Zhang, Jingran Lin, Changhong Lu, Xiangfeng Wang, Wenhao Li
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2025-07-31 ・本論文は、共有環境で複数エージェントの衝突しない経路を求めるMAPFについて、探索型、コンパイル型、学習ベース手法を統一的に整理するサーベイである。200本以上の研究を分析し、古典的手法と学習ベース手法では評価規模や実験方法に大きな差があるため、標準化されたベンチマークと両者の統合が重要だと論じている。
PRIMAL$_2$: Pathfinding Via Reinforcement and Imitation Multi-Agent Learning - Lifelong
Mehul Damani, Zhiyao Luo, Emerson Wenzel, Guillaume Sartoretti
採択先: IEEE Robotics and Automation Letters
重要論文キーワード一致 2被引用 215関連度 2本文(arXiv)読む価値 5/5
Multi-Agent Path FindingMAPF
2020-10-16 ・本論文は、倉庫のように高密度で通路制約の強い環境における生涯型マルチエージェント経路探索を対象とし、局所観測だけでオンライン計画を行う分散強化学習枠組みPRIMAL2を提案する。通路移動の共有規則、中央計画器の模倣、環境の多様化を利用して明示的通信なしの協調を学習し、従来のPRIMALを上回り、既存計画器に近い性能と最大2048エージェントへの拡張性を示した。
SIGMA: Sheaf-Informed Geometric Multi - Agent Pathfinding
Shuhao Liao, Weihang Xia, Yuhong Cao, Weiheng Dai, Chengyang He, Wenjun Wu, Guillaume Sartoretti
採択先: presentation at the 2025 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) Journal ref: 2025 IEEE International Conference on Robotics and Automation ICRA pp
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2025-08-22 ・ SIGMAは、限られた視野で行動する複数エージェントが、シーフ理論に基づく潜在表現の整合性を学習し、局所観測からチーム全体の合意を形成するMAPF計画器である。シミュレーションでは、特に大規模で複雑な環境において、既存の学習ベース計画器より高い成功率を示し、40×40マップの128エージェントで69％、60×60マップで80％の成功率を達成した。
Symbolic Planning and Multi-Agent Path Finding in Extremely Dense Environments with Unassigned Agents
Bo Fu, Zhe Chen, Rahul Chandan, Alex Barbosa, Michael Caldara, Joey Durham, Federico Pecora
採択先: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 2026
重要論文キーワード一致 1被引用 1関連度 3本文(arXiv)読む価値 4/5
Multi-Agent Path Finding
2026-01-08 ・本研究は、密集した倉庫グリッドで、目標を持つブロックを他のブロックや障害物に妨げられず再配置するブロック再配置問題（BRaP）を形式化する。五つの探索手法を比較し、BR-LaCAMと経路の阻害を抑えるヒューリスティック手法が、大規模グリッドでも高い成功率と短い初期解探索時間を示した。
Towards Information-Optimized Multi-Agent Path Finding: A Hybrid Framework with Reduced Inter-Agent Information Sharing
Bharath Muppasani, Ritirupa Dey, Biplav Srivastava, Vignesh Narayanan
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 4本文(arXiv)読む価値 4/5
Multi-Agent Path FindingMAPF
2025-10-10 ・エージェント間の情報共有を最小限に抑えつつ、衝突を回避して実行可能な経路を生成するマルチエージェント経路計画（MAPF）に対し、分散型強化学習と軽量な中央コーディネーターを組み合わせたハイブリッドフレームワークIO-MAPFを提案する。衝突が発生した際にのみ限定的な情報を動的に共有することで、高い成功率を維持しながら通信負荷を2倍から23倍削減する。
Goal Staying Makes Sum-of-Costs Anonymous Multi-Agent Path Finding NP-Hard
Hang Ma
採択先: 未取得
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Multi-Agent Path Finding
2026-08-21 ・エージェントが目標地点に到達した後にその場に留まり続ける設定の匿名マルチエージェント経路探索（AMAPF）において、総コスト（SoC）の最小化問題がNP困難であることを証明した。
Scalable Robust Multi-Agent Path Finding (Student Abstract)
Amit Bouzaglo
採択先: Proceedings of the International Symposium on Combinatorial Search 2026
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-08-14 ・各エージェントに最大k回までの遅延を許容する頑健なマルチエージェント経路探索において、既存の最適解探索手法のスケーラビリティの課題を解決するため、LaCAM*を拡張したkRLaCAM*-CRを提案し、高い成功率を実現した。
BCBS-AA: Bounded Sub-Optimal Conflict-Based Search for Multi-Agent Path Finding with Asynchronous Actions
Xuemian Wu, Shizhe Zhao, Zhongqiang Ren
採択先: Proceedings of the International Symposium on Combinatorial Search 2026
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-08-14 ・非同期アクションを伴うマルチエージェント経路計画において、既存の有界劣最適アルゴリズムを適用すると探索効率が低下する課題に対し、非同期性を考慮した境界値の分配と衝突強度に基づくノード優先順位付けを導入することで、成功率と探索効率を改善するBCBS-AAを提案する。
Multi-Agent Path Finding with Unassigned Agents (MAPFUA) (Extended Abstract)
Ariel Felner, Roni Stern
採択先: Proceedings of the International Symposium on Combinatorial Search 2026
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-08-14 ・特定の目的地を持たない「未割り当てエージェント」が、割り当て済みエージェントの経路確保のために移動することを許容する新しい問題設定MAPFUAを提案する。
Fast and Scalable Rule-Based Search for Deadline-Constrained Anonymous Multi-Agent Path Finding
Sahar Badri, Serafino Cicerone, Alessia Di Fonso
採択先: Proceedings of the International Symposium on Combinatorial Search 2026
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-08-14 ・期限制約のある匿名マルチエージェント経路計画（AMAPFwID）において、最大流計算を用いる従来手法は大規模問題で計算コストが膨大になる課題がある。本論文は、タスク割り当てとルールベースの反応型探索を組み合わせたフレームワークDARTを提案し、数千規模のエージェントに対しても高速かつ高精度な解を導出する。
Tree-MAPF: On the Complexity of Optimizing Multi Agent Path Finding on Tree Graphs
Daniel Koyfman, Dor Atzmon, Shahaf Shperberg, Ariel Felner
採択先: Proceedings of the International Symposium on Combinatorial Search 2026
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-08-14 ・木構造におけるマルチエージェント経路探索（MAPF）において、燃料消費量（Fuel）およびコストの総和（Sum of Costs）の最適化がそれぞれNP困難であることを証明した。一方で、各エージェントの経路を個別の最短経路に限定し、待機アクションのみで衝突を回避できるかという実行可能性判定については、多項式時間で解けることを明らかにした。
LaCAM* Variants for Minimizing Makespan in Multi-Agent Path Finding (Extended Abstract)
Omer Idgar, Dor Atzmon, Ariel Felner
採択先: Proceedings of the International Symposium on Combinatorial Search 2026
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2026-08-14 ・マルチエージェント経路探索において、メイクスパン（MKS）の最小化を目的としたLaCAM*の有効性を検証し、特にIDA*を組み合わせた改良版が大規模な問題で高い性能を達成することを示した。
Adaptive Anytime Multi-Agent Path Finding Using Bandit-Based Large Neighborhood Search
Thomy Phan, Taoan Huang, Bistra Dilkina, Sven Koenig
採択先: AAAI 2024
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2023-12-28 ・大規模なマルチエージェント経路計画において、破壊ヒューリスティックの選択と近傍サイズをオンラインで動的に適応させる二段階のマルチアームバンディット手法BALANCEを提案し、既存の最先端手法を大幅に上回る性能を達成した。
Bidirectional Temporal Plan Graph: Enabling Switchable Passing Orders for More Efficient Multi-Agent Path Finding Plan Execution
Yifan Su, Rishi Veerapaneni, Jiaoyang Li
採択先: AAAI 2023
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Multi-Agent Path FindingMAPF
2023-12-30 ・マルチエージェント経路計画において、実行時の遅延による不要な待機時間を削減するため、エージェント間の通過順序を動的に切り替え可能なグラフ表現であるBidirectional Temporal Plan Graph (BTPG)を提案する。これにより、再計画なしで衝突やデッドロックを回避しつつ、実行効率を向上させる。
Jump Point Search with Temporal Obstacles
Shuli Hu, Daniel D. Harabor, Graeme Gange, Peter J. Stuckey, Nathan R. Sturtevant
採択先: ICAPS 2021
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2021 ・時間経過とともに動く障害物が存在する4連結グリッドマップにおいて、経路の対称性による探索空間の膨大化を解決するため、新しい正規順序を用いて空間的・時間的な対称性を打破するTemporal Jump Point Search (JPST) を提案し、既存の標準的手法を大幅に上回る探索効率を実現した。