Spectral Clustering in Rule-based Algorithms for Multi-agent Path Finding (Extended Abstract).
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21240%2F24%3A00381395" target="_blank" >RIV/68407700:21240/24:00381395 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1609/socs.v17i1.31581" target="_blank" >https://doi.org/10.1609/socs.v17i1.31581</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1609/socs.v17i1.31581" target="_blank" >10.1609/socs.v17i1.31581</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Spectral Clustering in Rule-based Algorithms for Multi-agent Path Finding (Extended Abstract).
Popis výsledku v původním jazyce
We address rule-based algorithms for multi-agent path finding (MAPF). MAPF is a task of finding non-conflicting paths connecting agents' initial and goal positions in a shared environment specified via an undirected graph. Rule-based algorithms use a fixed set of predefined primitive operations to move agents to their goal positions in a complete manner. We propose to apply spectral clustering on the underlying graph to decompose the graph into highly connected components and move agents to their goal cluster first before the rule-based algorithm is applied. The benefit of this approach is twofold: (1) the rule-based algorithms are often more efficient on highly connected clusters and (2) we can potentially run the algorithms in parallel on individual clusters.
Název v anglickém jazyce
Spectral Clustering in Rule-based Algorithms for Multi-agent Path Finding (Extended Abstract).
Popis výsledku anglicky
We address rule-based algorithms for multi-agent path finding (MAPF). MAPF is a task of finding non-conflicting paths connecting agents' initial and goal positions in a shared environment specified via an undirected graph. Rule-based algorithms use a fixed set of predefined primitive operations to move agents to their goal positions in a complete manner. We propose to apply spectral clustering on the underlying graph to decompose the graph into highly connected components and move agents to their goal cluster first before the rule-based algorithm is applied. The benefit of this approach is twofold: (1) the rule-based algorithms are often more efficient on highly connected clusters and (2) we can potentially run the algorithms in parallel on individual clusters.
Klasifikace
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)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA22-31346S" target="_blank" >GA22-31346S: logicMOVE: Logické uvažování v plánování pohybu pro mnoho robotických agentů</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2024
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 Seventeenth International Symposium on Combinatorial Search (SoCS 2024)
ISBN
978-1-57735-891-6
ISSN
2832-9171
e-ISSN
2832-9163
Počet stran výsledku
2
Strana od-do
281-282
Název nakladatele
AAAI Press
Místo vydání
Menlo Park
Místo konání akce
Kananaskis
Datum konání akce
6. 6. 2024
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—