Detta dokument behandlar problemet med klassisk planering för flera kooperativa agenter som har privat information om sin lokala stat och kapacitet som de inte vill avslöja. Två huvudstrategier har nyligen föreslagits för att lösa denna typ av problem - den ena bygger på minskning till distribuerad begränsning tillfredsställelse, och den andra på partiell ordning planering tekniker. I klassisk enkelagentplanering domineras för närvarande begränsningsbaserade och partiella planeringstekniker av heuristisk framåtsökning. Frågan uppstår om det är möjligt att formulera en distribuerad heuristisk framåtsökningsalgoritm för integritetsbevarande klassisk multiagentplanering. Vårt arbete ger ett positivt svar på denna fråga i form av ett allmänt förhållningssätt till distribuerad statsrymdssökning där varje agent endast utför den del av statsexpansionen som är relevant för den. De resulterande algoritmerna är enkla och effektiva -utförande av tidigare algoritmer efter storleksordning - samtidigt som de erbjuder liknande flexibilitet som forward-search algoritmer för enkelagent planering. Dessutom ger en särskild variant av vårt allmänna tillvägagångssätt en distribuerad version av a*-algoritmen som är den första kostnadsoptimala distribuerade algoritmen för integritetsbevarande planering.
Multiagentplanering handlar om problemet med klassisk planering för flera kooperativa agenter som har privat information om sin lokala stat och kapacitet de inte vill avslöja REF.
Distributed Heuristic Forward Search for Multi-agent Planning
{'venue': 'J. Artif. Intell. Res.', 'journal': 'J. Artif. Intell. Res.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}