Optimising LMAPF guidance graphs using Evolutionary algorithms: Advice needed [R]

다수의 에이전트를 위한 경로 찾기 문제를 최적화하는 방법에 대한 논의.

이 글은 다수 에이전트 경로 찾기(MAPF) 알고리즘에서 특정 그래프를 최적화하기 위한 진화 알고리즘의 활용에 대한 아이디어를 제안합니다. 작성자는 자신의 논문 작업을 돕기 위해 외부의 조언을 구하고 있으며, 효과적인 LMAPF 알고리즘이 평균 작업 완료 수를 극대화하는 것을 목표로 하고 있다고 언급합니다. 현재 그는 기본적인 진화 알고리즘을 구현했지만, 무작위로 초기화된 후보 그래프의 선택과 유지에 있어 여러 문제를 겪고 있다고 설명합니다.

Discussion on optimizing multi-agent pathfinding problem using evolutionary algorithms.

This article discusses the use of evolutionary algorithms to optimize a specific graph for multi-agent pathfinding (MAPF) algorithms. The author seeks external advice for their dissertation, aiming for an effective LMAPF algorithm that maximizes the average number of jobs completed. They have implemented a basic evolutionary algorithm but are facing challenges with selection and retention of candidate graphs initialized randomly.