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猛暑に注意を
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グラフ上の複数エージェントに対し, 互いに衝突のない経路を計算する問題は マルチエージェント経路計画 (Multi-Agent Path Finding; MAPF) と呼ばれる. MAPF はロボット群による倉庫内での荷物搬送など, 多数の魅力的な応用があり, 2010年代前半から人工知能・ロボティクス分野で盛んに研究が行われている.1 本記事は日本語のチュートリアルを提供する. お断り: 正確な話をすることが目的ではないので, 多少の不備には目を瞑ってほしい. 問題定義# まずは, どのような問題が対象か, はっきりさせておこう. 文献によってバリエーションがあるのだが, 基本的なフォームは次の通り. MAPF 問題はグラフ $G=(V, E)$, エージェントのチーム $A= \lbrace 1, 2, \ldots, n\rbrace $, 各エージェント $i \in A$ に対
最初にお断り#綺麗で力ある文章を書く労力は博論という呪いに昇華してしまったので、ここに記すのは吸い殻である。 記載されていることはすべて個人の偏見であり、リソースに乏しく、N=1の感想であり、チラシの裏書きだと捉えてほしい。 特に構成を考えているわけではなく、ダラダラと長い学生研究生活の中で考えたことを、ダラダラと書き連ねることにする。 これは研究も同じで、一部の英才を除き、日々をダラダラと前進していく中で、綺麗な構図になったものが偶然論文に昇華するのである。 ただ、世の中には綺麗な研究体験記を仕立て上げるとても偉い人たちがいるので、そのようなものを見たければ“Awesome CS-Ja PhD Life”を漁ってほしい。 侵食#方方で「日常が仕事に侵食される」という言い回しを聞いてきたが、青い服の友人曰く、我々は逆の立場であり、「日常が仕事を侵食している」のだという。 明言しておくが、研
博士課程あることないこと === ### 最初にお断り 綺麗で力ある文章を書く労力は博論という呪いに昇華してしまったので、ここに記すのは吸い殻である。 記載されていることはすべて個人の偏見であり、リソースに乏しく、N=1の感想であり、チラシの裏書きだと捉えてほしい。 特に構成を考えているわけではなく、ダラダラと長い学生研究生活の中で考えたことを、ダラダラと書き連ねることにする。 これは研究も同じで、一部の英才を除き、日々をダラダラと前進していく中で、綺麗な構図になったものが偶然論文に昇華するのである。 ただ、世の中には綺麗な研究体験記を仕立て上げるとても偉い人たちがいるので、そのようなものを見たければ["Awesome CS-Ja PhD Life"](https://github.com/Kei18/awesome_cs-ja_phd_life)を漁ってほしい。 ### 侵食 方方で「日
Priority Inheritance with Backtracking for Iterative Multi-agent Path Finding Keisuke Okumura, Manao Machida, Xavier Défago, and Yasumasa Tamura [jouranl paper (AIJ-22)] [code] [robot implementation (toio)] Important note: This page is for a journal paper (AIJ). We substantially updated from the original repo of the conference paper (IJCAI-19). Much faster. In the Multi-Agent Path Finding (MAPF) p
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