On Modelling Multi-Agent Path Finding as a Classical Planning Problem

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F20%3A10424621" target="_blank" >RIV/00216208:11320/20:10424621 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://doi.org/10.1109/ICTAI50040.2020.00014" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/ICTAI50040.2020.00014</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICTAI50040.2020.00014" target="_blank" >10.1109/ICTAI50040.2020.00014</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

On Modelling Multi-Agent Path Finding as a Classical Planning Problem

Popis výsledku v původním jazyce

Multi-Agent Path Finding (MAPF) deals with finding collision-free paths for a set of agents. It is a special case of a planning problem with only two actions - move and wait - and with one major constraint of no collision between the agents. The paper addresses the question of how to model MAPF as a classical sequential planning problem. Several models in the PDDL language are proposed and empirically compared.

Název v anglickém jazyce

On Modelling Multi-Agent Path Finding as a Classical Planning Problem

Popis výsledku anglicky

Multi-Agent Path Finding (MAPF) deals with finding collision-free paths for a set of agents. It is a special case of a planning problem with only two actions - move and wait - and with one major constraint of no collision between the agents. The paper addresses the question of how to model MAPF as a classical sequential planning problem. Several models in the PDDL language are proposed and empirically compared.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

<a href="/cs/project/GA19-02183S" target="_blank" >GA19-02183S: Chytré roje: od teorie k praxi</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2020

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

International Conference on Tools with Artificial Intelligence

ISBN

978-1-72819-228-4

ISSN

2375-0197

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

23-28

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

Neuveden

Místo konání akce

Baltimore, USA

Datum konání akce

9. 11. 2020

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—