arXiv论文：编码空间多智能体路径规划算法

arXiv发布了一篇题为“基于代码空间的策略搜索用于多智能体路径规划”的论文，由Matthias Eder等人提交。该研究利用编码智能体在代码空间中进行策略搜索，以构建和优化多智能体路径规划算法。 实验结果显示，在2024 League of Robot Runners竞赛的复杂地图测试中，该方法找到的策略在密集实例上比复现的竞赛方案高出35.0%。在仿真仓库场景中，新发现的算法比专有解决方案的吞吐量提升了58.9%，并证明了其在无碰撞前提下能完成所有未被撤回的目标。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。