Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Learning to Solve Stochastic Multi-Agent Path Finding

Résumé

In large transportation networks, real-time traffic management is essential to minimize disruptions and maximize punctuality. This is especially true for railway systems, where delays can easily propagate from one train to the next due to infrastructure constraints. We propose novel algorithms to tackle this problem, using the Flatland challenge as a testing ground.

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hal-03595315 , version 1 (03-03-2022)

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  • HAL Id : hal-03595315 , version 1

Citer

Guillaume Dalle, Axel Parmentier. Learning to Solve Stochastic Multi-Agent Path Finding. 23ème congrès annuel de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision, INSA Lyon, Feb 2022, Villeurbanne - Lyon, France. ⟨hal-03595315⟩
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