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
—