ePH-MAPF bietet eine effiziente Pipeline zur Berechnung kollisionsfreier Pfade für Dutzende bis Hunderte von Agenten auf gitterbasierten Karten. Es nutzt priorisierte Heuristiken, inkrementelle Suchtechniken und anpassbare Kostenmetriken (Manhattan, euklidisch) zur Balance zwischen Geschwindigkeit und Lösungsqualität. Nutzer können zwischen verschiedenen Heuristikfunktionen wählen, die Bibliothek in Python-basierte Robotiksysteme integrieren und die Leistung in Standard-MAPF-Szenarien benchmarken. Der Code ist modular und gut dokumentiert, was Forschern und Entwicklern erlaubt, ihn für dynamische Hindernisse oder spezielle Umgebungen zu erweitern.

Das Java Action Linearprogram-Modul bietet eine spezialisierte Aktion für das LightJason-Framework, die es Agenten ermöglicht, lineare Optimierungsaufgaben zu modellieren und zu lösen. Benutzer können Zielkoeffizienten konfigurieren, Gleichheits- und Ungleichheitsbeschränkungen hinzufügen, Lösungsmethoden auswählen und den Solver innerhalb des Entscheidungskreislaufs eines Agenten ausführen. Nach der Ausführung liefert die Aktion die optimalen Variablenwerte und das Zielergebnis, die von Agenten für nachfolgende Planung oder Ausführung genutzt werden können. Diese Plug-and-Play-Komponente abstrahiert die Komplexität des Solvers und ermöglicht dennoch volle Kontrolle über Problemdefinitionen mittels Java-Schnittstellen.