Solving Real-Time Distribution of Pickup and Delivery Tasks with Multiple Robotic Agents

Solving Real-Time Distribution of Pickup and Delivery Tasks with Multiple Robotic Agents | SciELO Preprints window.dataLayer = window.dataLayer || []; function gtag(){dataLayer.push(arguments);} gtag('js', new Date()); gtag('config', 'G-3TT8HYRH0Y'); Open Menu Registrar-se Acesso English Español Ir para o conteúdo principal Ir para o menu de navegação principal Ir para o rodapé Preprints Submissão Áreas do Conhecimento Ciências Agrárias Ciências Biológicas Ciências da Saúde Ciências Exatas e da Terra Ciências Humanas Ciências Sociais Aplicadas Engenharias Linguística, letras e artes Educação em Revista Memórias do Instituto Oswaldo Cruz 47º Encontro Anual da ANPOCS 48º Encontro Anual da ANPOCS 49º Encontro Anual da ANPOCS Sobre Sobre o Servidor Declaração de Privacidade Atualizações do Sistema Contato FAQ Ética no SciELO Preprints Avaliação de preprints Anotações em preprints (via Hypothesis) Avalie um preprint Notícias Início / Ciências Exatas e da Terra Preprint / Versão 1 Solving Real-Time Distribution of Pickup and Delivery Tasks with Multiple Robotic Agents article.authors6a0d70c004546 Heder Soares Bernardino Universidade Federal de Juiz de Fora image/svg+xml .st0{fill:#A6CE39;} .st1{fill:#FFFFFF;} https://orcid.org/0000-0003-2012-7802 Writing – Review & Editing Validation Supervision Methodology Formal Analysis Conceptualization Alex Borges Vieira Universidade Federal de Juiz de Fora image/svg+xml .st0{fill:#A6CE39;} .st1{fill:#FFFFFF;} https://orcid.org/0000-0003-0821-126X Methodology Supervision Validation Writing – Review & Editing Conceptualization Formal Analysis José Ronaldo Mouro Universidade Federal de Juiz de Fora image/svg+xml .st0{fill:#A6CE39;} .st1{fill:#FFFFFF;} https://orcid.org/0009-0002-8571-3167 Software Investigation Writing – Original Draft Preparation DOI: https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.13912 Palavras-chave: multi-agent, real-time, heuristics Resumo The advancement of automation technology has driven productivity and quality in industrial and logistics processes, reducing operational costs. In automated environments, such as warehouses and ports, fleets of robots continuously move loads without human intervention. The Multi-agent Pickup and Delivery (MAPD) problem involves multiple agents that attend to a continuous flow of pickup and delivery tasks in a known environment. Tasks arrive and are assigned to idle agents, which must move --free from collisions-- from their current positions to the pickup location and then to the delivery location. Considering the combinatorial nature of the problem and the need for real-time responses, we propose three scalable heuristics: Nearest Pickup (NP), Threshold Task Path (TTP), and Split Delivery Task (SDT). The proposed heuristics were tested on instances from the literature with up to 500 agents and 1000 tasks, and compared to state-of-the-art approaches. NP performed better in terms of computational time, while TTP and SDT concerning the path quality. The use of path quality goals in TTP and SDT resulted in improvements of 3\% to 10\% compared to NP, with an increase in computational cost of 10\% to 500\%, respectively. Downloads Os dados de download ainda não estão disponíveis. PDF (Inglês) Postado 10/11/2025 Como Citar Solving Real-Time Distribution of Pickup and Delivery Tasks with Multiple Robotic Agents. (2025). Em SciELO Preprints . https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.13912 Formatos de Citação ACM ACS APA ABNT Chicago Harvard IEEE MLA Turabian Vancouver Baixar Citação Endnote/Zotero/Mendeley (RIS) BibTeX Série Ciências Exatas e da Terra Copyright (c) 2025 Heder Soares Bernardino, Alex Borges Vieira, José Ronaldo Mouro Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License . .citations-container { overflow-y: auto; overflow-x: hidden; max-height: 1000px; } Plaudit Declaração de dados Os dados de pesquisa estão disponíveis em um ou mais repositório de dados https://github.com/jrmouro/MAPD Os dados de pesquisa estão contidos no próprio manuscrito Aviso de preprints Preprints são manuscritos não avaliados por um periódico científico ou já avaliados mas em processo de publicação. .block_announcements_article:not(:last-child) { padding-bottom: 1.5em; border-bottom: 1px solid; } .block_announcements_article { text-align: left; } .block_announcements #show-all{ font-style: italic; } Notícias SciELO Preprints adota obrigatoriedade de declaração de disponibilização de dados de pesquisa 19 agosto 2025 A partir de 1º de setembro de 2025 os manuscritos submetidos ao SciELO Preprints devem incluir uma declaração de disponibilidade de dados informando sobre onde e como os dados da pesquisa que deram origem ao artigo podem ser acessados. Atualização da Política Editorial e FAQ 21 maio 2025 Todos(as) os(as) autores(as) são solicitados(as) a consultarem a nossa Política Editorial e nossas FAQs antes de submeterem o seu manuscrito. Prêmio Ben Barres Spotlight: Inscrições abertas para 2024 20 maio 2024 Prêmios de até US$ 5.000 estão agora disponíveis para pesquisadores de origens sub-representadas ou países com financiamento limitado para apoiar sua pesquisa, carreira e comunidade. Preprints do SciELO Preprints nas ciências da vida ou biomédicas com pelo menos uma revisão disponível no Sciety são elegíveis! Show all announcements ... SciELO - Scientific Electronic Library Online Rua Dr. Diogo de Faria, 1087 – 9º andar – Vila Clementino 04037-003 São Paulo/SP - Brasil E-mail: [email protected] app = {"hypothesisHandlerUrl":"https:\/\/preprints.scielo.org\/index.php\/scielo\/$$$call$$$\/plugins\/generic\/hypothesis\/controllers\/hypothesis\/"}; var pkpUsageStats = pkpUsageStats || {};pkpUsageStats.data = pkpUsageStats.data || {};pkpUsageStats.data.Submission = pkpUsageStats.data.Submission || {};pkpUsageStats.data.Submission[13912] = {"data":{"2025":{"11":"33","12":"22"},"2026":{"1":"9","2":"15","3":"9","4":"24","5":"16"}},"label":"Todos os downloads","color":"79,181,217","total":128}; var pkpUsageStats = pkpUsageStats || {};pkpUsageStats.locale = pkpUsageStats.locale || {};pkpUsageStats.locale.months = ["Jan","Fev","Mar","Abr","Mai","Jun","Jul","Ago","Set","Out","Nov","Dez"];pkpUsageStats.config = pkpUsageStats.config || {};pkpUsageStats.config.chartType = "bar"; (function (w, d, s, l, i) { w[l] = w[l] || []; var f = d.getElementsByTagName(s)[0], j = d.createElement(s), dl = l != 'dataLayer' ? '&l=' + l : ''; j.async = true; j.src = 'https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=' + i + dl; f.parentNode.insertBefore(j, f); function gtag(){dataLayer.push(arguments)}; gtag('js', new Date()); gtag('config', i); }) (window, document, 'script', 'dataLayer', '3TT8HYRH0Y');