Методы планирования и обучения в задачах многоагентной навигации

Задача многоагентной навигации возникает, с одной стороны, во множестве прикладных областей. Классический пример – автоматизированные склады, на которых одновременно функционирует большое число мобильных роботов-сортировщиков товаров. С другой стороны, эта задача характеризуется отсутствием универсальных методов решения, удовлетворяющих одновременно многим (зачастую – противоречивым) требованиям. Примером таких критериев могут служить гарантия отыскания оптимальных решений, высокое быстродействие, возможность работы в частично-наблюдаемым средах и т.д. В настоящей работе приведен обзор современных методов решения задачи многоагентной навигации. Особое внимание уделяется различным постановкам задачи. Рассматриваются различия и вопросы применимости обучаемых и необучаемых методов решения. Отдельно приводится анализ экспериментальных программных сред, необходимых для реализации обучаемых подходов.