FlexSIPP预计算多智能体路径重规划方法

Issa Hanou、Eric Kemmeren、Devin Wild Thomas 和 Mathijs de Weerdt 提出 FlexSIPP，一种预计算的多智能体路径重规划方法。据作者介绍，该方法通过追踪其他智能体的时间灵活性——即在不改变与其他智能体先后顺序的前提下所能容忍的最大延迟——来高效重规划单个延迟智能体，避免级联延迟。 作者在荷兰铁路网络案例和 MovingAI MAPF 基准测试中验证该方法，称其能在合理时间内给出有效方案。 论文发布修订版：此前代码中发现一处缺陷。作者称修复不改变结论，但 MAPF 结果与在 SoCS26 发表时略有不同。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。