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文件大小: 541kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-18
详细说明：计划合并
关于
我们的PlanMerger尝试在Multi-Agent-Pathfinding中找到有效且具有成本效益的解决方案来解决冲突。为了提高可扩展性和性能，将具有多个代理的问题实例划分为每个具有一个代理的多个实例。这些实例由求解器分别求解，然后合并为最终解决方案。
建立
作为基础和基准框架，我们使用 。 Asprilo支持许多基准测试场景，但为简单起见，我们将专注于实例的m域，因此仅关注代理/机器人的移动。进一步的实现将通过Python或Anser Set Programming（特别是。
目录结构
'./encodings/m/'包含m域的所有编码
“ ./encodings/merger/”包含用于计划合并的不同编码版本
“ ./instances/benchmarks/”包含用于测试计划合并编码的基准实例
接触
汤姆·施密特（Tom Schmidt）
汉尼斯·魏切尔特（Han
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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