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Multi-agent task assignment and path finding for heterogeneous AGV systems
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AI
DOI：10.1016/j.eswa.2025.130973.png)
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摘要
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异构自动导引车（AGV）车队在现代仓库和车间中面临耦合挑战，例如能力感知的任务-车辆匹配、实时到达、共享资源争用以及易死锁的多智能体路径规划（MAPF）。本研究开发了一个集成框架，统一了滚动时域任务分配与冲突感知路由。任务分配强制执行能力兼容性矩阵，并优化一个复合目标，即缩短任务间连接距离的同时平衡工作负载和目标点数量。路由基于带有重复目的地预处理的增强型冲突基搜索（ECBS），采用时域截断进行同步，以及主动避让点机制以防止和解除死锁。在三个工业场景中的实验表明，分配的最快收敛时间可达到每小时490个任务时为40秒。此外，ECBS在保持短规划时间的同时具有低死锁发生率。基于此，显式死锁处理的界限次优搜索能够有效扩展至密集、异构车队，而快速收敛的元启发式方法更适合在突发任务流中进行实时分配。
期刊
IF:
7.5
论文数:
3.0W
被引数:
10.2W
机构
引用论文
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