Prostředí pro simulaci a testování hypotéz o MAPF problémech

• Název práce v češtině: Prostředí pro simulaci a testování hypotéz o MAPF problémech
• Název v anglickém jazyce: Simulation and conjecture-testing environment for MAPF problems
• Akademický rok vypsání: 2023/2024
• Typ práce: bakalářská práce
• Ústav: Katedra softwaru a výuky informatiky (32-KSVI)
• Vedoucí / školitel: RNDr. Martin Pergel, Ph.D.

Zásady pro vypracování

Práce se bude zabývat simulací problémů souvisejících s Multi-Agent Pathfinding (MAPF). Umožní vhodnými způsoby - včetně vhodných statistických metod - porovnat různé algoritmy řešící dotyčné problémy. Předpokládá se, že implementace bude provedena pomocí .NET UI frameworku WPF v C#. Scény budou definovány uživatelem pomocí Domain-Specific Language vytvořené speciálně pro účely jednoduché tvorby grafů (a definice startovních pozic robotů). Zkoumané algoritmy uživatel implementuje v C# a přidá do vhodné knihovny (tedy součástí práce nebude návrh speciálního jazyka pro účely popisu pohybu robotů).

Seznam odborné literatury

J. Li, A. Felner, E. Boyarski, H. Ma, S. Koenig: Improved Heuristics for Multi-Agent Path Finding with Conflict-Based Search, in Proceedings of IJCAI-19, International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2019.
J. Li, P. Surynek, A. Felner, H. Ma, T. K. Satish Kumar, S. Koenig: Multi-Agent Path Finding for Large Agents, in Proceedings of AAAI Conference on Artificial Intelligence 33(1), 2019.
F. Semiz, M. Alkan Yorganci, F. Polat: Solving an industry-inspired generalization of lifelong MAPF problem including multiple delivery locations, Advanced Engineering Informatics 57, 2023.
R. Stern et al.: Multi-Agent Pathfinding: Definitions, Variants, and Benchmarks, in Proceedings of SoCG 2019.
D. claes, F. Oliehoek, H. Baier, K. Tuyls: Decentralised Online Planning for Multi-Robot Warehouse Commissioning, in Proceedings of 16th Conference on Autonomous Agents and MultiAgent Systems, 2017.