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AI 大模型

AI Agent

智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。

2026-05-18 至 2026-05-18 共收录 167 信号源:cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. 规划决策 46 篇

2510.24457 2026-05-18 cs.RO cs.SY eess.SY 71%

Flatness-based trajectory planning for 3D overhead cranes with friction compensation and collision avoidance

基于平坦性的3D龙门起重机轨迹规划方法,包含摩擦补偿与碰撞避免

Jorge Vicente-Martinez, Edgar Ramirez-Laboreo

机构 * Departamento de Informatica e Ingenieria de Sistemas (DIIS)(信息与系统工程系(DIIS)) Instituto de Investigacion en Ingenieria de Aragon (I3A)(阿列尼亚工程研究所(I3A)) Universidad de Zaragoza(萨拉戈塔大学)

专题命中 规划决策 :planning(title)

AI总结 本文提出一种利用微分平坦性优化3D龙门起重机轨迹生成方法,通过直接纳入非线性摩擦和碰撞避免等复杂约束,实现安全高效的运动控制。

Comments 6 pages, 8 figures. Final version, after peer review and acceptance, submitted to the 23rd IFAC World Congress

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2505.11708 2026-05-18 cs.CR cs.LG 70%

Unveiling the Black Box: A Multi-Layer Framework for Explaining Reinforcement Learning-Based Cyber Agents

揭开黑箱:一种多层框架用于解释基于强化学习的网络代理

Diksha Goel, Kristen Moore, Jeff Wang, Minjune Kim, Thanh Thi Nguyen

机构 * Monash University(墨尔本大学)

专题命中 规划决策 :agent(abstract);planning(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种多层解释框架,用于解释基于强化学习的攻击代理,揭示策略和战术层面的决策过程,提升网络安全领域的可解释性与防御能力。

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2605.15755 2026-05-18 cs.CV 67%

Attribute-Grounded Selective Reasoning for Artwork Emotion Understanding with Multimodal Large Language Models

基于属性的选型推理用于艺术品情感理解的多模态大语言模型

Cheng Zhang, Yuer Liu, Zhiyu Zhou, Hongxia Xie, Wen-Huang Cheng

机构 * Department of Computer Science and Technology, Jilin University(吉林大学计算机科学与技术学院) Department of Computer Science, National Taiwan University(国立台湾大学计算机科学系)

专题命中 规划决策 :agent(abstract);multi-agent(abstract)

AI总结 本文提出基于属性的选型推理方法,通过多模态大语言模型实现艺术品情感理解,通过引入属性瓶颈引导框架提升情感预测精度和解释简洁性。

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2602.01568 2026-05-18 cs.GT cs.RO 67%

Efficiently Solving Mixed-Hierarchy Games with Quasi-Policy Approximations

高效求解混合层级游戏的准策略近似方法

Hamzah Khan, Dong Ho Lee, Jingqi Li, Tianyu Qiu, Christian Ellis, Jesse Milzman, Wesley Suttle, David Fridovich-Keil

机构 * University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) U.S. Army Research Laboratory(美国陆军研究实验室)

专题命中 规划决策 :agent(abstract);multi-agent(abstract)

AI总结 本文研究了多机器人森林结构混合层级游戏,通过推导KKT条件并引入准策略近似方法,提出了一种求解高阶导数的非精确牛顿法,证明了在非二次目标和非线性约束下的局部指数收敛性。

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2605.16255 2026-05-18 cs.DC cs.AI 57%

Designing Datacenter Power Delivery Hierarchies for the AI Era

为AI时代设计数据中心电力交付层级

Grant Wilkins, Fiodar Kazhamiaka, Alok Gautam Kumbhare, Chaojie Zhang, Ricardo Bianchini

机构 * Stanford University(斯坦福大学) Microsoft Azure Research(微软Azure研究院)

专题命中 规划决策 :planning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文研究了AI时代数据中心电力交付层级设计的挑战,提出了一种评估框架,结合吞吐量、功率和成本指标,分析多资源短缺对部署容量、资本支出和性能的影响。

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2605.16153 2026-05-18 cs.AI 57%

An Algebraic Exposition of the Theory of Dyadic Morality

双人道德理论的代数阐释

Kush R. Varshney

专题命中 规划决策 :agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文通过代数方法阐述双人道德理论,提出三种心理运算符以扩展结构因果模型,解决双人限制下的可扩展性问题,并应用于AI政策设计,通过节点压缩和顺序处理实现道德认知。

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2605.15967 2026-05-18 cs.AI cs.CV cs.LO 57%

Deterministic Event-Graph Substrates as World Models for Counterfactual Reasoning

确定性事件-图子结构作为世界模型用于反事实推理

Fabio Rovai

机构 * Tesseract Academy(Tesseract学院)

专题命中 规划决策 :agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出事件图子结构作为世界模型,通过结构化干预词汇fork日志来回答反事实查询,证明了解释性与反事实性查询的对偶性,并在CLEVRER验证规模上评估了基于领域无关子结构运行时的C++解释器。

Comments 10 pages, 3 figures, 2 tables

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2605.05112 2026-05-18 cs.LG 57%

Rollout Pass-Rate Control: Steering Binary-Reward RL Toward Its Most Informative Regime

回滚通过率控制:引导二元奖励强化学习进入其最信息丰富的区域

Tianshu Zhu, Wenyu Zhang, Xiaoying Zuo, Lun Tian, Haotian Zhao, Yucheng Zeng, Jingnan Gu, Daxiang Dong, Jianmin Wu, Dawei Yin, Dou Shen

机构 * Baidu(百度)

专题命中 规划决策 :agentic(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出Prefix Sampling方法,通过回放自生成轨迹前缀引导二元奖励强化学习进入最信息丰富的区域,提升模型效率和性能。

Comments 25 pages, 8 figures, 12 tables; revised formatting

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2510.02278 2026-05-18 cs.LG 57%

Metropolis-Scale Road Network Datasets for Fine-Grained Urban Traffic Modeling

用于精细城市交通建模的Metropolis级道路网络数据集

Fedor Velikonivtsev, Oleg Platonov, Ekaterina Alimaskina, Gleb Bazhenov, Liudmila Prokhorenkova

机构 * HSE University(俄罗斯高等经济大学) Yandex Research(Yandex研究院) BRAIn Lab(BRAIn实验室)

专题命中 规划决策 :planning(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出两个主要城市精细化道路网络数据集,用于解决大规模交通预测中的挑战,提供高分辨率的时间序列数据和丰富的静态道路属性。

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2509.21465 2026-05-18 cs.LG 57%

Talking Trees: Reasoning-Assisted Induction of Decision Trees for Tabular Data

谈话树木:基于推理的决策树诱导用于表格数据

George Yakushev, Alina Shutova, Ivan Rubachev, Natalia Bereberdina, Renat Sergazinov, Artem Babenko

机构 * Yandex HSE University(俄罗斯高等经济大学)

专题命中 规划决策 :agentic(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出利用具备推理能力的LLM诱导小规模表格数据的决策树,生成轻量级树结构,优于CART和非贪心树学习器,并在低资源表格问题中与树集成竞争。

Comments Preprint, code at https://github.com/yandex-research/TalkingTrees

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2605.15725 2026-05-18 cs.CV cs.AI cs.RO 57%

DiLA: Disentangled Latent Action World Models

DiLA:解耦的潜在动作世界模型

Tianqiu Zhang, Muyang Lyu, Yufan Zhang, Fang Fang, Si Wu

机构 * Peking-Tsinghua Center for Life Sciences, Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, IDG/McGovern Institute for Brain Research, Peking University(北京大学-清华生命科学中心,先进跨学科研究院,IDG/麦克戈文脑科学研究院,北京大学) Center of Quantitative Biology, Peking University(北京大学定量生物学中心) School of Psychological and Cognitive Sciences, Key Laboratory of Machine Perception (Ministry of Education), Peking University(心理与认知科学学院,机器感知重点实验室(教育部),北京大学)

专题命中 规划决策 :planning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 DiLA通过内容-结构解耦解决动作抽象与生成保真度的平衡问题,实现高质量视频生成和动作迁移。

Comments Project Page: http://disentangled-latent-action-world-models.github.io

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2605.15465 2026-05-18 cs.LG eess.SP 57%

Toward World Modeling of Physiological Signals with Chaos-Theoretic Balancing and Latent Dynamics

向生理信号的世界建模迈进:基于混沌理论的平衡与潜在动态

Yunfei Luo, Xi Chen, Yuliang Chen, Lanshuang Zhang, Md Mofijul Islam, Siwei Zhao, Peter Kotanko, Subhasis Dasgupta, Andrew Campbell, Rakesh Malhotra, Tauhidur Rahman

机构 * University of California San Diego(加州大学圣地亚哥分校) Dartmouth College(达特茅斯学院) Amazon Web Services(亚马逊网络服务) Sanderling Renal Services(Sanderling 肾脏服务) Renal Research Institute(肾脏研究研究所) Icahn School of Medicine at Mount Sinai(辛克尔医学院(Mount Sinai))

专题命中 规划决策 :planning(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出NormWear-2模型,通过将多变量生理信号与临床干预变量编码到共享潜在空间,结合先验知识推理与非参数潜在状态转移适应,实现多时间尺度的预测。混沌理论平衡动态制度多样性提升了表示鲁棒性,且在不同临床场景下表现优异。

Comments NormWear Collection: https://huggingface.co/collections/mosaic-laboratory/normwear

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2605.15333 2026-05-18 cs.AI 57%

Zero-Shot Goal Recognition with Large Language Models

基于大语言模型的零样本目标识别

Kin Max Piamolini Gusmão, Nathan Gavenski, Nir Oren, Felipe Meneguzzi

机构 * PUCRS Porto Alegre(圣路易斯-波尔图阿legre大学) King’s College London(伦敦国王学院) University of Aberdeen(阿伯丁大学) PUCRS(圣路易斯-波尔图阿legre大学)

专题命中 规划决策 :planning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文首次系统评估前沿大语言模型在经典PDDL基准上的零样本目标识别能力,发现其表现不均,部分模型随证据增加而提升精度,而另一些模型则依赖世界知识先验。

Comments 9 pages, 1 figure, 1 table; appendix with 8 figures and 2 code listings (29 pages total); submitted to NeurIPS 2026

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2605.15257 2026-05-18 cs.LG 57%

Training on Documents About Monitoring Leads to CoT Obfuscation

基于监控文档的训练导致CoT混淆

Reilly Haskins, Bilal Chughtai, Joshua Engels

机构 * University of Canterbury(坎特伯雷大学) Google DeepMind(谷歌DeepMind) Pivotal Research(Pivotal研究)

专题命中 规划决策 :agentic(abstract);分类 cs.LG

AI总结 研究探讨了监控意识模型是否能通过混淆推理逃避检测,发现监控模型在逃避检测方面表现更优,且CoT可控性与混淆成功率密切相关。

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2605.15224 2026-05-18 cs.AI cs.MA 57%

ICRL: Learning to Internalize Self-Critique with Reinforcement Learning

ICRL: 通过强化学习学习内化自我批评

Jianbo Lin, Xiaomin Yu, Yi Xin, Yifu Guo, Zhuosong Jiang, Zhongqi Yue, Weishi Wang, Heqing Zou, Chengwei Qin, Hui Xiong

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科技大学(广州)) Nanjing University(南京大学) Sun Yat-sen University(中山大学) National University of Singapore(新加坡国立大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) SAP Microsoft Research(微软研究院)

专题命中 规划决策 :agentic(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出ICRL框架,通过联合训练求解器和批评者,使求解器在无外部批评时也能自我改进,提升代理和数学推理任务性能。

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2605.15223 2026-05-18 cs.AR cs.AI 57%

GenAI-Driven Approach to RISC-V Supply Chain Exploration

基于生成式人工智能的RISC-V供应链探索方法

Nenad Petrovic, Andre Schamschurko, Yingjie Xu, Alois Knoll

机构 * Chair of Robotics, Artificial Intelligence and Real-Time Systems(机器人、人工智能与实时系统教授会) Technical University of Munich(慕尼黑技术大学)

专题命中 规划决策 :workflow(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出利用LLM和VLM的供应链分析流程,结合MDE技术提升对异构数据的分析能力,通过知识图谱揭示供应链组件间的依赖关系,支持供应链韧性评估。

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2605.14876 2026-05-18 cs.CV cs.AI 57%

Unlocking Complex Visual Generation via Closed-Loop Verified Reasoning

通过闭环验证推理解锁复杂视觉生成

Hanbo Cheng, Limin Lin, Ruo Zhang, Yicheng Pan, Jun Du

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)

专题命中 规划决策 :planning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出CLVR框架,结合视觉语言逻辑规划与像素级扩散生成,通过自动化数据引擎和PPRL解决多步推理中的优化问题,同时引入DSWM降低推理成本,实验表明其在多个基准上优于开源模型,实现了复杂视觉生成的扩展能力。

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2605.14205 2026-05-18 cs.AI 57%

SimPersona: Learning Discrete Buyer Personas from Raw Clickstreams for Grounded E-Commerce Agents

SimPersona: 从原始点击流中学习离散买家人设以构建 grounded 的电子商务代理

Zahra Zanjani Foumani, Alberto Castelo, Shuang Xie, Ted Chaiwachirasak, Han Li, Lingyun Wang

机构 * Shopify

专题命中 规划决策 :agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 SimPersona 通过学习离散买家类型并将其映射为 LLM 代理的紧凑人设标记,提升电子商务代理的个性化能力,实现 78% 的转化率对齐,并在目标购物任务中优于基线模型。

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2605.14057 2026-05-18 cs.CL 57%

Dual Hierarchical Dialogue Policy Learning for Legal Inquisitive Conversational Agents

双层级对话策略学习用于法律探究型对话代理

Xubo Lin, Zezhi Deng, Shihao Wang, Grace Hui Yang, Yang Deng

机构 * Georgetown University(乔治城大学) Singapore Management University(新加坡国立管理学院)

专题命中 规划决策 :agent(abstract);分类 cs.CL

AI总结 本文提出双层级强化学习框架,用于法律场景中主动提取信息的对话代理,通过协调策略管理和细粒度生成,提升法律目标达成能力。

Comments Accepted in ACL 2026 as Findings

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2602.16363 2026-05-18 cs.LG 57%

Improved Bounds for Reward-Agnostic and Reward-Free Exploration

改进的奖励无关和奖励自由探索界限

Oran Ridel, Alon Cohen

机构 * Department of Engineering, Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel(特拉维夫大学工程系,以色列特拉维夫) Google Research, Tel Aviv, Israel(谷歌研究,以色列特拉维夫)

专题命中 规划决策 :agent(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文研究了有限时间回合马尔可夫决策过程中的奖励自由和奖励无关探索,提出了一种放松ε要求的新算法,并建立了奖励自由探索的紧下界。

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2604.02812 2026-05-18 cs.RO 50%

Learning Structured Robot Policies from Vision-Language Models via Synthetic Neuro-Symbolic Supervision

通过合成神经符号监督学习结构化机器人策略

Alessandro Adami, Tommaso Tubaldo, Marco Todescato, Ruggero Carli, Pietro Falco

机构 * University of Padova, Dept. of Information Engineering(帕多瓦大学信息工程系) Fraunhofer Italia Research(弗劳恩霍夫意大利研究所) Polytechnic of Bari Dept. of Electrical and Information Engineering(巴里理工学院电气与信息工程系)

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 本文提出通过合成神经符号监督方法,利用视觉语言模型生成结构化机器人策略,结合多模态感知与符号控制,实现高维学习与符号控制的结合。

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2510.12891 2026-05-18 cond-mat.str-el 50%

Polarization dependency in Resonant Inelastic X-Ray Scattering

共振非弹性X射线散射中的极化依赖性

Michelangelo Tagliavini, Fabian Wenzel, Maurits W. Haverkort

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 本文提出系统框架,通过极化依赖性谱确定RIXS张量,优化实验规划与数据解释。

Journal ref Phys. Rev. B 113, 195122 (2026)

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2605.15765 2026-05-18 cs.CG cs.DS cs.RO math.OC 50%

Optimizing Line Segment Inspection with Limited-Range Drones

利用有限范围无人机优化线段检测

José-Miguel Díaz-Báñez, José-Manuel Higes, Alina Kasiuk, Inmaculada Ventura

机构 * Department of Applied Mathematics, University of Seville, Spain(应用数学系,塞维利亚大学,西班牙)

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 本文研究如何利用无人机高效检测线段,提出近似算法解决NP难问题,证明在单行线段和两架无人机情况下问题的复杂性,实验显示算法在多种场景下表现接近最优。

Comments 28 pages, 14 figures

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2605.15671 2026-05-18 eess.IV cs.CV 50%

Degradation-Aware Blur-Segmentation of Brain Tumor

考虑退化因素的脑肿瘤模糊分割

Yuchun Wang, Xiaosong Li, Gefei Liang, Yang Liu

机构 * School of Physics and Optoelectronic Engineering, Foshan University, China(物理与光电工程学院,佛山大学,中国)

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 本文提出DABSeg网络,通过同步去模糊和精确分割,提升多模态3D脑肿瘤分割在退化条件下的鲁棒性与临床实用性。

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2605.15550 2026-05-18 cs.NI 50%

TG-DIN: Theory-Guided Demand Inference Network for Generalizable QoS Measurement and Prediction

TG-DIN:基于理论的用户需求推断网络用于通用服务质量测量与预测

Fuliang Yang, Feng Ye

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 TG-DIN通过理论指导推断用户需求,结合调度和队列原理,实现可泛化服务质量测量与预测,优于纯数据驱动方法。

Comments Submitted to an ACM conference

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2604.04310 2026-05-18 cs.RO 50%

frax: Fast Robot Kinematics and Dynamics in JAX

frax:基于JAX的快速机器人运动学与动力学

Daniel Morton, Marco Pavone

机构 * Departments of Mechanical Engineering and Aeronautics & Astronautics, Stanford University(机械工程系和航空与航天系,斯坦福大学)

专题命中 规划决策 :planning(abstract)

AI总结 frax提供高性能纯Python接口,支持CPU、GPU和TPU,实现高效的实时控制与并行计算,适用于机器人运动学和动力学的高性能计算需求。

Comments ICRA 2026 Workshop on Frontiers of Optimization for Robotics

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2. 多智能体 26 篇

2605.14892 2026-05-18 cs.AI 91%

Beyond Individual Intelligence: Surveying Collaboration, Failure Attribution, and Self-Evolution in LLM-based Multi-Agent Systems

超越个体智能:调查基于大语言模型的多智能体系统的协作、故障归因与自我进化

Shihao Qi, Jie Ma, Rui Xing, Wei Guo, Xiao Huang, Zhitao Gao, Jianhao Deng, Jun Liu, Lingling Zhang, Bifan Wei, Boqian Yang, Pinghui Wang, Jianwen Sun, Jing Tao, Yaqiang Wu, Hui Liu, Yu Yao, Tongliang Liu

机构 * MOE KLINNS Lab(MOE KLINNS实验室) School of Computer Science and Technology(计算机科学与技术学院) School of Cyber Science and Engineering(网络安全工程学院) School of Software Engineering(软件工程学院) School of Control Science and Engineering(控制科学与工程学院) Shaanxi Provincial Key Laboratory of Big Data Knowledge Engineering(陕西省大数据知识工程重点实验室) Laboratory for AI and New Forms of Education(人工智能与新型教育实验室) Lenovo AI Technology Center, CTOO, Lenovo(联想AI技术中心,联想CTOO) Sydney AI Centre, The University of Sydney(悉尼AI中心,悉尼大学)

专题命中 多智能体 :agent(title,abstract);multi-agent(title,abstract);autonomous agent(abstract);tool use(abstract)

AI总结 本文探讨了基于大语言模型的多智能体系统中协作、故障归因与自我进化之间的因果关系,提出LIFE进展模型,系统分类各阶段并揭示其依赖与约束,为自适应多智能体系统提供理论框架和研究方向。

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2605.15611 2026-05-18 cs.AI 89%

TopoEvo: A Topology-Aware Self-Evolving Multi-Agent Framework for Root Cause Analysis in Microservices

TopoEvo: 一种面向拓扑的自演化多智能体框架用于微服务中的根本原因分析

Junle Wang, Xingchuang Liao, Wenjun Wu

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University Beijing, China(人工智能学院,北京航空航天大学,北京,中国)

专题命中 多智能体 :agent(title,abstract);multi-agent(title,abstract);workflow(abstract);分类 cs.AI

AI总结 针对微服务中观测数据异质性、故障传播和拓扑漂移问题,TopoEvo通过多模态对齐、拓扑约束推理和自演化机制,提升根本原因分析的鲁棒性与准确性。

Comments 12 pages

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2605.15204 2026-05-18 cs.AI 89%

SDOF: Taming the Alignment Tax in Multi-Agent Orchestration with State-Constrained Dispatch

SDOF:通过状态约束调度驯服多智能体编排中的对齐税

Zhantao Wang

机构 * Digital China(数字中国)

专题命中 多智能体 :agent(title,abstract);multi-agent(title,abstract);workflow(abstract);分类 cs.AI

AI总结 SDOF通过状态约束调度框架,利用强化学习和有限状态自动机提升多智能体任务执行的准确性和可控性,验证了其在招聘系统中的有效性。

Comments 12 pages, 4 figures, 14 tables

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2605.15799 2026-05-18 cs.MA cs.RO 89%

From Gridworlds to Warehouses: Adapting Lightweight One-shot Multi-Agent Pathfinding for AGVs

从网格世界到仓库:为AGVs适应轻量级一次性多智能体路径规划

Hiroki Nagai, Keisuke Okumura

机构 * National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)(日本国家先进工业科学与技术研究院) Keio University(庆应大学)

专题命中 多智能体 :agent(title,abstract);multi-agent(title,abstract);planning(abstract)

AI总结 本文提出多智能体仓库路径规划(MAWPF),针对差分驱动AGVs的运动特性,引入四条约束条件,改进传统MAPF算法,通过实验验证PP和LNS2在多智能体场景下的不足,PIBT类方法在可扩展性上表现更优。

Comments To be presented at IJCAI 2026

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