The multi-agent pickup and delivery (MAPD) problem, in which multiple agents iteratively carry materials without collisions, has received significant attention. However, many conventional MAPD algorithms assume a specifically designed grid-like environment, such as an automated warehouse. Therefore, they have many pickup and delivery locations where agents can stay for a lengthy period, as well as plentiful detours to avoid collisions owing to the freedom of movement in a grid. By contrast, because a maze-like environment such as a search-and-rescue or construction site has fewer pickup/delivery locations and their numbers may be unbalanced, many agents concentrate on such locations resulting in inefficient operations, often becoming stuck or deadlocked. Thus, to improve the transportation efficiency even in a maze-like restricted environment, we propose a deadlock avoidance method, called standby-based deadlock avoidance (SBDA). SBDA uses standby nodes determined in real-time using the articulation-point-finding algorithm, and the agent is guaranteed to stay there for a finite amount of time. We demonstrated that our proposed method outperforms a conventional approach. We also analyzed how the parameters used for selecting standby nodes affect the performance.


翻译:多试剂接货和交货(MAPD)问题,即多剂迭接运输材料而不发生碰撞的问题,引起了人们的极大注意,然而,许多传统的MAPD算法假设了专门设计的网格式环境,如自动化仓库,因此,它们有许多接货和交货地点,使代理人可以长期停留,并有充足的绕道,以避免由于在网格中的行动自由而发生碰撞。相反,由于类似迷宫的环境,例如搜索和救援或建筑工地较少,其数目可能不平衡,许多代理人集中在这些地点,造成效率低下的行动,往往陷入僵局或陷入僵局。因此,为了提高运输效率,即使是在象迷宫一样的限制环境中,我们提议了一种避免陷入僵局的方法,称为待命僵局(SBDA),SBDA采用实时确定的备用节点,使用正点调查算法,保证该代理人在一定的时间停留在那里。我们证明,我们提出的方法超出了常规方法。我们还分析了选择待命状态时所使用的参数如何影响业绩。

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