Zobrazit minimální záznam

Redukční řešiče pro multiagentní plánování cest: porovnání modelů
dc.contributor.advisorŠvancara, Jiří
dc.creatorRamesh, Samyuktha
dc.date.accessioned2023-07-25T01:17:25Z
dc.date.available2023-07-25T01:17:25Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/183059
dc.description.abstract- Samyuktha Ramesh Thesis Title: Reduction-based Solvers for Multi-agent Pathfinding: Comparing Different Models Multi-agent path finding (MAPF) is the problem of navigating a set of agents from their starting position to their respective goal position without any collisions. In this thesis, we provide an overview of the current approaches to solving MAPF. We implement six different encodings found in the literature using the Python programming language and the Glucose3 SAT solver. We run experiments on maps of different types and sizes to compare the performances of the encodings.en_US
dc.languageEnglishcs_CZ
dc.language.isoen_US
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectmulti-agent pathfinding|reduction-based solvers|SAT|makespanen_US
dc.subjectmulti-agent pathfinding|reduction-based solvers|SAT|makespancs_CZ
dc.titleReduction-based Solvers for Multi-agent Pathfinding: Comparing Different Modelsen_US
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2023
dcterms.dateAccepted2023-06-29
dc.description.departmentKatedra teoretické informatiky a matematické logikycs_CZ
dc.description.departmentDepartment of Theoretical Computer Science and Mathematical Logicen_US
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.identifier.repId254076
dc.title.translatedRedukční řešiče pro multiagentní plánování cest: porovnání modelůcs_CZ
dc.contributor.refereeBarták, Roman
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineComputer Science with specialisation in Artificial Intelligencecs_CZ
thesis.degree.disciplineComputer Science with specialisation in Artificial Intelligenceen_US
thesis.degree.programComputer Sciencecs_CZ
thesis.degree.programComputer Scienceen_US
uk.thesis.typebakalářská prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Katedra teoretické informatiky a matematické logikycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logicen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csComputer Science with specialisation in Artificial Intelligencecs_CZ
uk.degree-discipline.enComputer Science with specialisation in Artificial Intelligenceen_US
uk.degree-program.csComputer Sciencecs_CZ
uk.degree-program.enComputer Scienceen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.en- Samyuktha Ramesh Thesis Title: Reduction-based Solvers for Multi-agent Pathfinding: Comparing Different Models Multi-agent path finding (MAPF) is the problem of navigating a set of agents from their starting position to their respective goal position without any collisions. In this thesis, we provide an overview of the current approaches to solving MAPF. We implement six different encodings found in the literature using the Python programming language and the Glucose3 SAT solver. We run experiments on maps of different types and sizes to compare the performances of the encodings.en_US
uk.file-availabilityV
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra teoretické informatiky a matematické logikycs_CZ
thesis.grade.code1
uk.publication-placePrahacs_CZ
uk.thesis.defenceStatusO


Soubory tohoto záznamu

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

Tento záznam se objevuje v následujících sbírkách

Zobrazit minimální záznam


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV