大阪大学　数理・データ科学教育研究センター
Center for Mathematical Modeling and Data Science,The University of Osaka

スケーラブルなマルチエージェント経路計画

奥村 圭祐 氏（国立研究開発法人産業技術総合研究所 人工知能研究センター 研究員）

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AI・データ利活用研究会 第114回　　　　

スケーラブルなマルチエージェント経路計画

奥村 圭祐 氏（国立研究開発法人産業技術総合研究所 人工知能研究センター 研究員）

マルチエージェント経路計画 (Multi-Agent Pathfinding; MAPF) は、グラフ上を移動する多数のエージェントに対して、互いに衝突しない経路を計画する問題であり、倉庫オペレーションをはじめとするロジスティクス自動化の中核技術として近年大きな注目を集めている。MAPFでは、エージェント数や計画期間の増大に伴って探索空間が爆発的に拡大するため、大規模な問題に対して短時間で高品質な解を得ることが大きな課題であったが、2020年代前半に発展した高速かつスケーラブルな探索アルゴリズム群により、実環境への適用が現実的になりつつある。本講演では、MAPFの問題設定とスケーラブルなアルゴリズムの基本的な考え方を解説するとともに、ロボティクスを中心とした実応用について概観する。