Multi-agentní plánování tras vlaků s poruchami

Abstract

V této práci představíme a formalizujeme problém multi-agentního hledání cest pro vlaky (MAPF-T), což je zobecnění MAPF, kde agenti trpí poruchami imobilizujícími je po náhodný počet časových kroků, mají různé rychlosti pohybu a zároveň definujeme maximální počet časových kroků pro vyřešení instance problému. V naší práci představíme p-TPG, dvoustupňový přístup k řešení MAPF-T, který v první fázi využívá prioritní plánování pro hledání nekonfliktních cest. V druhé fázi p-TPG sestavuje graf časového plánu (temporal plan graph - TPG), který při exekuci plánů slouží k prevenci konfliktů, když dojde k poruchám agentů. Spolu s p-TPG představíme čtyři nové heuristiky pro určení priorit agentů, které zlepšují výkonnost prioritního plánování. Dále představíme úpravu konstrukčního algoritmu TPG, která snižuje dobu běhu algoritmu až 25-krát. Nakonec ukážeme, že pořadí priorit agentů, která upřednostňují agenty s delší dobou vykonání cesty, dominují ostatní prezentovaná řazení agentů ve všech prezentovaných instancích MAPF-T.In this work, we introduce and formalise the problem of multi-agent path-finding for trains (MAPF-T), which is a generalisation of the multi-agent path-finding (MAPF), where agents suffer from breakdowns immobilising them for a random number of time-steps, have different speeds of movement and we define a time-step deadline for solving each instance of the problem. We present the p-TPG, a two-stage approach for solving the MAPF-T, which in the first stage uses the prioritised planning to plan non-conflicting agent paths. In the second phase, the p-TPG constructs the temporal plan graph (TPG), which then serves to prevent conflicts when agent breakdowns occur during plan execution. Alongside the p-TPG, we introduce four new agent ordering heuristics that improve the performance of the prioritised planning. Furthermore, we introduce a complexity reducing improvement for the TPG construction algorithm, which decreases the run-time of the algorithm up to 25-times. Lastly, we demonstrate that the agent priority orderings that prioritise agents with longer path execution times dominate all other presented orderings on all presented MAPF-T instances.