arXiv cs.LG@Usman A. Khan, Joseph W. Durham
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推荐理由：该工作从理论上建立了MAPF与最优传输之间的形式化联系，并提出了可扩展的求解框架，对机器人集群调度、仓储物流等实际应用具有重要参考价值。
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5月12日
19:11
该研究将匿名多智能体路径规划（MAPF）问题建模为多边缘最优传输（MMOT）的一个特例，利用马尔可夫结构将指数级复杂度的MMOT简化为规模多项式的线性规划（LP）。在匿名设置下，证明了LP的可行性、全单模性以及解的空间-时间无重叠性质。为适应大规模问题，进一步引入薛定谔桥概率框架，通过熵正则化得到迭代Sinkhorn解，并基于其分数解构建简化LP，实现接近最优的整数解，显著降低计算复杂度。实验验证了该方法的最优性和可扩展性。