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A Formal Framework for Multiagent Task Planning
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AI
DOI：10.1109/TAC.2025.3601769.png)
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摘要
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本文提出了一种针对多智能体系统的任务规划问题的解决方案。基于具有$\epsilon$-转换的非确定性有限自动机，开发了一个形式化框架，其中在给定参与智能体的能力、约束条件和故障模式，系统的初始状态以及任务规范的情况下，生成一个满足系统约束和任务规范的最优解。所得到的解保证是完备且最优的；此外，还提出了一种启发式解，它在放宽完备性和最优性要求的同时，显著降低了计算需求。所构建的系统模型独立于初始条件和任务规范，从而避免了为解决其他场景而重复进行代价高昂的预处理步骤，同时允许动态地纳入故障模式。文中提供了对完备性和最优性属性的分析，以及可处理问题类别的分析。
Keyword:
Discrete event systems
heterogeneous systems
multiagent systems
task planning
期刊
IF:
7
论文数:
1.3W
被引数:
6.7W
机构
引用论文
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