基于改进CBS算法的多智能体路径规划

在基于冲突的搜索(conflict-based search,CBS)算法中,冲突的选择具有随机性,导致CBS算法在多智能体路径规划方面的求解效率不佳。为此,本文提出一种改进CBS算法的多智能体路径规划算法。首先,基于冲突子节点的相关信息,提出了一种新的冲突选择策略;然后,为发挥新策略的优势和进一步减少算法的运行时间,采用基于神经网络的RankNet算法来学习新策略,从而得到一个训练好的排序模型;最后,利用训练好的排序模型为CBS算法选择冲突。通过设计实验对改进CBS算法进行仿真验证,结果表明,所提改进算法相比于已有的改进算法,能够有效提高算法的求解效率。