“`html

MAPF-GPT: децентрализованный и масштабируемый подход искусственного интеллекта к многоагентной маршрутизации

Многореагентная маршрутизация (MAPF) в компьютерных науках и робототехнике решает проблему маршрутизации нескольких агентов, таких как роботы, к их индивидуальным целям в общей среде. Эти агенты должны находить маршруты без столкновений, сохраняя при этом высокий уровень эффективности. MAPF критически важен для применений, таких как автоматизированные склады, управление трафиком и беспилотные летательные аппараты. Сложность проблемы возрастает с увеличением числа агентов, что делает необходимыми решения в реальном времени для практического использования.

Инновационное решение MAPF-GPT

MAPF-GPT представляет собой инновационный подход к решению проблемы MAPF, использующий обученную модель на основе трансформатора через обучение имитации. Метод MAPF-GPT децентрализован, что означает, что каждый агент принимает решения независимо, опираясь на местные наблюдения. В отличие от предыдущих методов, MAPF-GPT не требует коммуникации между агентами или дополнительных этапов планирования, что делает его более масштабируемым и эффективным.

Практические преимущества и применение

MAPF-GPT обладает значительными преимуществами в скорости, масштабируемости и обобщении по сравнению с существующими методами. Способность модели работать без коммуникации между агентами или дополнительных эвристик предлагает упрощенное решение для прикладных задач в реальном мире, особенно в средах с большим числом агентов.

“`