重访基于冲突的搜索的复杂度分析：新计算技术与改进界
多智能体系统
2021-04-20 v1 人工智能
计算复杂性
机器人学
摘要
多智能体路径寻找（MAPF）问题旨在为给定环境中运行的一组智能体寻找一组无冲突路径。可以说，计算最优解的最先进方法是基于冲突的搜索（CBS）。在这项工作中，我们重访 CBS 的复杂度分析，以在最坏情况下为该算法的运行时间提供更紧的界。我们的分析为更好地定位（在最坏情况下）支配算法计算复杂度的参数铺平了道路。我们的分析基于两种互补的方法：在第一种方法中，我们使用多值决策图（MDD）的大小来界定运行时间——MDD 是一种分层图，紧凑地包含了特定路径长度下两个给定顶点之间的所有可能单智能体路径。在第二种方法中，我们通过一个新颖的递推关系来表达运行时间，该关系界定了算法的复杂度。我们使用基于生成函数的分析来紧界化该递推。利用这些技术，我们提供了关于 CBS 复杂度的若干新上界。结果使我们能够在许多情况下改进 CBS 运行时间的现有界。例如，在一组常见基准上，我们将上界改进了至少 的因子。
引用
@article{arxiv.2104.08759,
title = {Revisiting the Complexity Analysis of Conflict-Based Search: New Computational Techniques and Improved Bounds},
author = {Ofir Gordon and Yuval Filmus and Oren Salzman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.08759},
year = {2021}
}