다중 에이전트 경로 탐색, 반복적 의도 정제로 충돌 해결
Key Point
분산형 다중 에이전트 시스템에서 각 에이전트가 독립적으로 결정할 때 발생하는 조정 실패를 반복적 정제로 해결하는 새로운 방식으로, 경로 탐색 성능 한계를 크게 개선한다.
핵심 요약
- 다중 에이전트 경로 탐색(MAPF)에서 에이전트들이 독립적으로 행동을 샘플링할 때, 각 에이전트의 선택은 타당해도 결합하면 충돌하는 문제가 발생한다.
- DMM(Decentralized Master-Mind)은 일회성 샘플링 대신 확산 모델의 노이징 제거에서 영감을 얻은 반복적 의도 정제 방식을 제안한다.
- 에이전트들이 무작위 행동 의도로 시작해 통신을 통해 지역적으로 선택을 조정한 뒤 최종 결정을 내린다.