宋晓勇
作品数: 28被引量:33H指数:3
  • 所属机构:上海电机学院
  • 所在地区:上海市
  • 研究方向:自动化与计算机技术
  • 发文基金:国家自然科学基金

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计春雷吉顺如宋晓勇
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基于改善率统计的MAPF-LNS2+算法
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MAPF-LNS2是一种基于大邻域搜索的算法,用于解决多智能体路径规划问题。优势在于其速度更快,在大多数情况下提供接近最优解的解决方案。但该算法在分配权重时仅考虑当前邻域搜索策略的近期表现并有可能分配了较高的权重,使其他邻域搜索策略出现短暂的“饥饿”现象,导致增加算法的总运行时间。针对该问题基于MAPF-LNS2算法,通过引入改善率统计和时间窗口提出了一种新的多智能体路径规划算法。结果表明,无论是在运行时长还是成功率方面,MAPF-LNS2+算法均优于MAPF-LNS2算法,运行时间最高降低了65.1%,成功率最大提升了16%。
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