LSR：多智能体取送方案的局部修复方法

Ethan Schneider、Jingkai Chen、Seth Hutchinson、Sonia Chernova 提出局部方案修复方法 LSR，用于多智能体取送（MAPD）任务：它在运行时检测次优行为，并对目标进行局部重规划，以减少智能体之间的冲突。作者用 LSR 修复 M2M 和 LNS-PBS 两个 MAPD 基线生成的方案。 作者称，在三个环境的长时仓库仿真中，任务吞吐量相比当前方法提升最高 5.9%，次优实例减少约 3.6 万个（降幅 14.6%），额外计算时间较小。这些结果来自仿真，论文未涉及实机部署。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。