Multi-agentní hledání cest ve spojitém prostředí

Kristýna Janovská

Multi-agent Path Finding in Continuous Environment

Type of document

diplomová práce
master thesis

Author

Kristýna Janovská

Supervisor

Surynek Pavel

Opponent

Vyskočil Jiří

Field of study

Znalostní inženýrství

Study program

Informatika

Institutions assigning rank

katedra aplikované matematiky

Rights

A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html

Metadata

Show full item record

Abstract

Tato práce je zaměřena na vývoj modelu pro bezkolizní multi-agentní hledání cest ve spojitém prostoru, kde se agenti pohybují po množinách hladkých křivek. Agenti mezi sebou komunikují za použití algoritmu Continuous Environment Conflict-Based Search (CE-CBS), který je v této práci navržen. Jsou zde studovány různé parametry modelu a typy prostředí a nastavení agentů, aby bylo zjištěno, jak se agenti chovají v závislosti na náročnosti prostoru a jak se mění kvalita řešení. Výsledky těchto experimentů ukazují schopnost agentů pohybovat se po bezkolizních hladkých cestách, kdy zároveň optimalizují délky těchto cest.

This work sets to develop a model of collision-free multi-agent path finding in continuous environment, where agents move on sets of smooth curves. Agents communicate between themselves using the Continuous Environment Conflict-Based Search (CE-CBS) algorithm proposed in this work. Various parameters of this model and different types of environment and agent setting are studied to determine how agents behave based on the difficulty of the environment setting and how the solution quality changes. The results of these experiments show the ability of agents to move on non-colliding smooth paths while also optimising the path costs.