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导语
本期推介论文已在《上海交通大学学报（英文版）》第4期“多智能体协同感知与控制”专辑发表。欢迎相关领域的研究者阅读、引用！
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多智能体协同感知与控制
专辑
洞见科技新纪元·解锁智能协同奥秘
Multi-Objective Loosely Synchronized Search for Multi-Objective Multi-Agent Path Finding with Asynchronous Actions
基于多目标松散同步搜索的多目标多智能体异步路径规划
上海交通大学自动化系IIC Lab（智能信息控制实验室)
针对多智能体路径规划仍然面临状态空间大、算法运行时间长的问题，且在实际野外环境的应用场景中面临优化目标多及多智能体具有异步行动的难点，提出多目标松散同步（MO-LS）搜索的算法框架。通过结合A*和M*算法，分别提出MO-LS-A*和MO-LS-M*算法。证明了算法的完备性和最优性，并通过设计一系列比较实验来分析影响算法性能的因素，验证了所提出的MO-LS-M*算法相较于经典基于搜索的路径规划在算法性能上具有一定的优势。
欢迎相关领域的研究者转发、引用！
PART.1 本文亮点
1、考虑了在多智能体多目标路径规划过程中的异步行动问题，即在路径规划过程中允许智能体在地图各处以不同速度运动。
2、将M*的亚维度展开技术用于多目标搜索算法过程中，有效减小了基于搜索算法的搜索空间，提高了算法的运行速度。
3、证明了MO-LS-A*/MO-LS-M*算法的完备性和最优性。即算法将找到这个问题所有帕累托最优联合路径，否则算法无解时将在有限时间内终止。
PART.2 实验结果
基于多目标松散同步搜索的多目标多智能体异步路径规划
研究不足（未来研究补充点）
(1)该研究没有考虑智能体形状
(2)该研究采用离散时间的假设，没有考虑连续时间
(3)该研究主要关注集中式基于搜索的算法，没有考虑分布式的其他方法
PART.3 团队及作者简介
IIC Lab（智能信息控制实验室)是上海交通大学自动化系下设先进控制与自动化系统研究所的分支研究室之一。
实验室依托控制科学与工程一级学科，以工业和国防应用为背景，结合国际前沿和发展趋势，针对现阶段复杂系统中信息处理所面临的科学问题，对复杂环境下的信息处理、融合以及控制问题等进行广泛和深入的研究。
近五年以来，承担国家级科研项目10余项，国防项目20余项，多名学生在校期间获得国家优秀奖学金、上海市优秀毕业生等荣誉称号，学生在国防科研院所及互联网、金融等知名单位中适应力强，业绩突出，具有极强的发展潜力。
作者简介：
杜海阔，上海交通大学电子信息与电气工程学院自动化系硕士研究生。主要研究方向为路径规划以及多智能体强化学习。
通讯作者简介：
蔡云泽，上海交通大学电子信息与电气工程学院自动化系研究员。主要从事自主态势感知和智能决策在作战指挥系统中的应用，包括：多传感器信息融合，目标检测、定位与跟踪；协同态势评估与预测，智能优化与对抗博弈，任务分配和协同规划等方向研究。
PART.4 引文信息
DU Haikuo (杜海阔), GUO Zhengyu(郭正玉), ZHANG Lulu(章露露), CAI Yunze (蔡云泽). Multi-Objective Loosely Synchronized Search for Multi-Objective Multi-Agent Path Finding with Asynchronous Actions[J]. J Shanghai Jiaotong Univ Sci, 2024, 29(4): 667-677.
文章链接：
https://xuebao.sjtu.edu.cn/sjtu_en/EN/10.1007/s12204-024-2744-x
撰文：杜海阔
编辑：李博文
责任编辑：黄龙旺
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《上海交通大学学报》是由教育部主管、上海交通大学主办的自然科学综合性学术刊物。刊登内容主要包括新型电力系统与综合能源、船舶海洋与建筑工程、机械与动力工程、电子信息与电气工程、材料科学与工程等方面的最新研究成果。本刊为中国科技论文统计源核心期刊、CSCD来源期刊、中文核心期刊（北大核心），并被《美国工程索引》(EI)、Scopus、DOAJ等国际权威检索系统所收录。
《上海交通大学学报（英文版）》是由教育部主管、上海交通大学主办的自然科学综合性学术期刊，被 EI、Scopus、DOAJ 等权威检索系统所收录。主要刊登反映基础理论和工程领域实验研究的最新成果，如电子工程和自动化、计算机和通信工程、船舶海洋和建筑工程、材料科学与工程以及生物医学工程等。从 2021 年开始，《上海交通大学学报（英文版）》主要刊登医工交叉研究和人工智能及其在工程中的应用成果。
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