Решения 規劃算法 для эффективности

Откройте надежные и мощные 規劃算法 инструменты, которые обеспечивают высокую производительность.

規劃算法

  • Эффективные приоритетные эвристики MAPF (ePH-MAPF) быстро вычисляют маршруты нескольких агентов без столкновений в сложных условиях, используя инкрементальный поиск и эвристики.
    0
    0
    Что такое ePH-MAPF?
    ePH-MAPF обеспечивает эффективный процесс вычисления путей без столкновений для десятков и сотен агентов на сеточных картах. Использует приоритетные эвристики, техники инкрементального поиска и настраиваемые метрики стоимости (Манхэттен, Евклид), чтобы сбалансировать скорость и качество решения. Пользователи могут выбрать разные эвристические функции, интегрировать библиотеку в системы на Python и тестировать производительность на стандартных сценариях MAPF. Код модульный и хорошо документирован, что позволяет исследователям и разработчикам расширять его для динамических препятствий или специализированных сред.
    Основные функции ePH-MAPF
    • Эффективные приоритетные эвристики
    • Многие эвристические функции
    • Инкрементальное планирование путей
    • Обход столкновений
    • Масштабируемость до сотен агентов
    • Модульная реализация на Python
    • Примеры интеграции с ROS
    Плюсы и минусы ePH-MAPF

    Минусы

    Явная информация о стоимости или модели ценообразования не предоставлена.
    Ограниченная информация о развертывании в реальном мире или проблемах масштабируемости вне смоделированных сред.

    Плюсы

    Улучшает координацию многократно агентов через избирательные улучшения коммуникации.
    Эффективно решает конфликты и тупики, используя приоритетные решения на основе значений Q.
    Комбинирует нейронные политики с экспертным руководством одиночного агента для надежной навигации.
    Использует ансамблевый метод для выбора лучших решений из нескольких решателей, повышая производительность.
    Доступен открытый исходный код, способствующий воспроизводимости и дальнейшим исследованиям.
Рекомендуемые