• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Multi-Agent Pathfinding with Continuous Time
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
22 мая 2026 г.
Лаборатория живых смыслов: как проект НИУ ВШЭ и СахГУ переосмысляет труд
Проект «Зеркальные лаборатории» НИУ ВШЭ — Пермь и Сахалинского государственного университета (СахГУ) изучает, как культура, среда и технологии формируют и меняют трудовые смыслы. Исследование объединяет индивидуальный опыт, профессиональные нормы, городские проблемы, творческие практики и цифровые условия труда. Руководитель Лаборатории междисциплинарных исследований по антропологии труда НИУ ВШЭ в Перми Лилия Пантелеева рассказала о работе проекта.
21 мая 2026 г.
«Пик глупости» и «долина отчаяния»: экономисты НИУ ВШЭ предложили объяснение эффекта Даннинга - Крюгера
Эффект Даннинга — Крюгера, который описывает резкий всплеск уверенности в своих силах у новичков и такое же стремительное ее падение при наборе опыта, объясняется особенностями процесса обучения и набора новых знаний. К такому выводу пришли сотрудник факультета экономических наук НИУ ВШЭ Андрей Ворчик вместе с независимым исследователем Муратом Мамышевым. Они разработали математическую модель процесса обучения и показали, как формируется и изменяется субъективная уверенность по мере накопления знаний и как  преподаватель может уменьшить «долину отчаяния» для ученика.
20 мая 2026 г.
«Еж» против «родственника»: ученые измерили, как мозг реагирует на неожиданные слова в живой речи
Российские нейрофизиологи с участием исследователей из НИУ ВШЭ показали, что изучать восприятие живой речи можно с помощью вызванных потенциалов. Они доказали, что метод применим не только к отдельным словам, но и к непрерывной речи. Оказалось, что слова, сильно отличающиеся по смыслу от предыдущего контекста, мозг обрабатывает дольше, а служебные слова анализирует в два этапа: сначала определяет их грамматическую роль, а затем на этой основе предсказывает следующее слово. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Human Neuroscience.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Multi-Agent Pathfinding with Continuous Time

P. 39–45.
Andreychuk A., Яковлев К. С., Atzmon D., Stern R.
Язык: английский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: heuristic searchmulti-agent path finding

В книге

Proceedings of the 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2019)
International Joint Conferences on Artificial Intelligence, 2019.
Похожие публикации
Decentralized Unlabeled Multi-agent Pathfinding Via Target And Priority Swapping
Дергачев С. А., Яковлев К. С., , in: ECAI 2024. 27th European Conference on Artificial Intelligence, October 19 – 24 October 2024, Santiago de Compostela, Spain – Including 13th Conference on Prestigious Applications of Intelligent Systems (PAIS 2024).: IOS Press, 2024. P. 4344–4351.
Добавлено: 11 сентября 2024 г.
Decentralized Unlabeled Multi-agent Navigation in Continuous Space
Дергачев С. А., Яковлев К. С., , in: Interactive Collaborative Robotics. 9th International Conference, ICR 2024, Mexico City, Mexico, October 14–18, 2024, Proceedings.: Cham: Springer, 2024. P. 186–200.
Добавлено: 11 сентября 2024 г.
Towards a Complete Multi-agent Pathfinding Algorithm for Large Agents
Дергачев С. А., Яковлев К. С., , in: Advances in Computational Intelligence. 21st Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI 2022, Monterrey, Mexico, October 24–29, 2022, Proceedings* 1.: Cham: Springer, 2022. P. 355–367.
Добавлено: 16 мая 2023 г.
Multi-agent Pathfinding With Continuous Time
Andreychuk A., Яковлев К. С., Surynek P. и др., Artificial Intelligence 2022 Vol. 305 Article 103662
Добавлено: 26 августа 2022 г.
Improving Continuous-time Conflict Based Search
Andreychuk A., Яковлев К. С., Boyarski E. и др., , in: The Thirty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence. Technical Tracks 13Vol. 35.: AAAI Press, 2021. P. 11220–11227.
Добавлено: 21 октября 2021 г.
Flatland Competition 2020: MAPF and MARL for Efficient Train Coordination on a Grid World
Laurent F., Schneider M., Scheller C. и др., , in: Proceedings of Machine Learning ResearchVol. 133: Proceedings of the NeurIPS 2020: Competition and Demonstration Track.: PMLR, 2021. P. 275–301.
Добавлено: 6 сентября 2021 г.
Revisiting Bounded-Suboptimal Safe Interval Path Planning
Яковлев К. С., Andreychuk A., Stern R., , in: Proceedings of the 30th International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS 2020).: AAAI Press, 2020. P. 300–304.
Добавлено: 21 октября 2020 г.
Prioritized Multi-Agent Path Finding for Differential Drive Robots
Яковлев К. С., Andreychuk A., Vorobyev V., , in: Proceedings of the 2019 European Conference on Mobile Robotics (ECMR 2019).: Prague: IEEE, 2019. P. 1–6.
Добавлено: 15 января 2020 г.
Two Techniques That Enhance the Performance of Multi-robot Prioritized Path Planning
Andreychuk A., Яковлев К. С., , in: Proceedings of the 17th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2018).: IFAAMAS, 2018. P. 2177–2179.
Добавлено: 14 августа 2019 г.
Applying MAPP Algorithm for Cooperative Path Finding in Urban Environments
Andreychuk A., Яковлев К. С., , in: Interactive Collaborative Robotics: Second International Conference, ICR 2017, Hatfield, UK, September 12-16, 2017, Proceedings.: Springer, 2017. P. 1–10.
Добавлено: 6 ноября 2017 г.
Automatic Path Planning for an Unmanned Drone with Constrained Flight Dynamics
Яковлев К. С., Makarov D., Scientific and Technical Information Processing 2015 Vol. 42 No. 5 P. 347–358
Добавлено: 17 июля 2017 г.
Any-Angle Pathfinding for Multiple Agents Based on SIPP Algorithm
Яковлев К. С., Andreychuk A., , in: Proceedings of the 27th International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS 2017).: Palo Alto: AAAI Press, 2017. P. 586–593.
Добавлено: 17 июля 2017 г.
Grid-based angle-constrained path planning
Яковлев К. С., Baskin E., Hramoin I., , in: Proceedings of the 38th Annual German Conference on Artificial Intelligence (KI 2015), Dresden, Germany, September 21-25, 2015.: Switzerland: Springer, 2015. P. 208–221.
Добавлено: 14 июля 2017 г.
Finetuning Randomized Heuristic Search for 2D Path Planning: Finding the Best Input Parameters for R* Algorithm through Series of Experiments
Яковлев К. С., Baskin E., Hramolin I., , in: Artificial Intelligence: Methodology, Systems, and Applications 16th International Conference, AIMSA 2014, Varna, Bulgaria, September 11-13, 2014. ProceedingsVol. 8722.: Dordrecht, L., Cham, Heidelberg, NY: Springer, 2014. P. 278–285.
Path planning is typically considered in Artificial Intelligence as a graph searching problem and R* is state-of-the-art algorithm tailored to solve it. The algorithm decomposes given path finding task into the series of subtasks each of which can be easily (in computational sense) solved by well-known methods (such as A*). Parameterized random choice is used ...
Добавлено: 24 апреля 2015 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору