Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Simple Direct Propositional Encoding of Cooperative Path Finding Simplified Yet More

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F14%3A10287455" target="_blank" >RIV/00216208:11320/14:10287455 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Simple Direct Propositional Encoding of Cooperative Path Finding Simplified Yet More

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper addresses makespan optimal solving of cooperative path-finding problem (CPF) by translating it to propositional satisfiability (SAT). The task in CPF is to relocate a set of agents to given goal locations so that they do not collide with eachother. Recent findings indicate that a simple direct en-coding outperforms the more elaborate encodings based on binary encodings of multi-value state variables. The direct encoding is further improved by a hierar-chical build-up that uses auxiliary variables to reduce its size in this work. The conducted experimental evaluation shown that the simple design of the encod-ing together with new improvements which reduced its size significantly are key enablers for faster solving of the encoded CPFs than with existing encod-ings. It has been also shown that the SAT based methods dominates over A* based methods in environments with high occupancy by agents.

  • Název v anglickém jazyce

    Simple Direct Propositional Encoding of Cooperative Path Finding Simplified Yet More

  • Popis výsledku anglicky

    This paper addresses makespan optimal solving of cooperative path-finding problem (CPF) by translating it to propositional satisfiability (SAT). The task in CPF is to relocate a set of agents to given goal locations so that they do not collide with eachother. Recent findings indicate that a simple direct en-coding outperforms the more elaborate encodings based on binary encodings of multi-value state variables. The direct encoding is further improved by a hierar-chical build-up that uses auxiliary variables to reduce its size in this work. The conducted experimental evaluation shown that the simple design of the encod-ing together with new improvements which reduced its size significantly are key enablers for faster solving of the encoded CPFs than with existing encod-ings. It has been also shown that the SAT based methods dominates over A* based methods in environments with high occupancy by agents.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GAP103%2F10%2F1287" target="_blank" >GAP103/10/1287: PlanEx: Propojení plánování a provádění plánů</a><br>

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2014

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the 13th Mexican International Conference on Artificial Intelligence

  • ISBN

    978-3-319-13649-3

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    16

  • Strana od-do

    410-425

  • Název nakladatele

    Springer

  • Místo vydání

    Mexico

  • Místo konání akce

    Mexico

  • Datum konání akce

    16. 11. 2014

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku