La planificación de caminos multiagente (MAPF) es crítica para la robótica y los sistemas autónomos, pero las soluciones óptimas suelen ser costosas computacionalmente. Inflated M* aborda esto combinando la expansión subdimensional con la inflación heurística, permitiendo soluciones subóptimas acotadas con un cómputo significativamente reducido. El algoritmo expande el espacio de búsqueda solo en dimensiones relevantes e infla heurísticas para podar caminos menos prometedores, asegurando que las soluciones estén dentro de un factor de optimalidad definido por el usuario. Esto lo hace adecuado para aplicaciones en tiempo real donde no se requiere optimalidad exacta. El artículo proporciona una explicación detallada de la mecánica del algoritmo, incluyendo sus garantías teóricas y consideraciones prácticas de implementación. Para investigadores e ingenieros que trabajan en coordinación multirobot, Inflated M* ofrece una herramienta prometedora para la planificación de caminos escalable.
Un nuevo algoritmo para la planificación de caminos multiagente que equilibra optimalidad y costo computacional.