本文档属于类型b（综述类论文），以下是针对该文档的学术报告内容：
作者及机构
本文由王子晗与童向荣合作完成，两位作者均来自烟台大学计算机与控制工程学院（山东烟台，264005）。论文发表于《Computer Science》期刊2023年第50卷第6期，DOI编号为10.11896/jsjkx.220800151。
主题与背景
论文题为《基于冲突搜索的多智能体路径规划研究进展》（Research Progress of Multi-Agent Path Finding Based on Conflict-Based Search Algorithms），聚焦人工智能领域中的多智能体路径规划（Multi-Agent Path Finding, MAPF）问题。MAPF的核心目标是为多个智能体（agent）规划无冲突路径，广泛应用于物流仓储、无人机编队、自动驾驶等场景。基于冲突的搜索算法（Conflict-Based Search, CBS）因其结合解耦与耦合算法的优势，成为当前MAPF领域的最优算法之一。本文系统梳理了CBS算法及其变体的研究进展，并探讨了未来挑战与方向。
CBS是一种两级搜索算法：
- 高级搜索：构建约束树（Constraint Tree, CT），通过添加顶点约束（vertex constraint）和边约束（edge constraint）解决冲突。
- 低级搜索：在约束条件下为单个智能体规划路径，支持任意单智能体搜索算法（如A*算法）。
优势：
- 完备性与最优性：通过约束分解保证解的存在性和质量。
- 灵活性：低级搜索可兼容不同算法，便于算法融合。
- 效率：相比传统A*耦合算法，搜索空间显著减小。
支持证据：
- 对比实验显示，CBS在密集场景中优于全局A*和整数线性规划（ILP）方法（文献[22, 27]）。
作者将CBS变体分为四类：
（1）分割策略改进
- ICBS算法（Improved CBS）：通过多值决策图（Multi-Value Decision Diagram, MDD）识别冲突类型（基数冲突、半基数冲突、非基数冲突），优先解决高优先级冲突（文献[35]）。
- CBS-DS算法（Disjoint Splitting）：引入正负约束，生成不相交子问题，避免重复搜索（文献[36]）。
（2）启发式算法
- 冲突图启发式（CG）：将冲突解决转化为最小顶点覆盖（MVC）问题（文献[40]）。
- 依赖图启发式（DG/WDG）：考虑智能体路径的相互依赖性，加权依赖图（WDG）在密集场景中表现更优（表1数据支持）。
（3）典型对称冲突处理
针对矩形冲突、目标冲突、走廊冲突，提出：
- 矩形冲突：通过障碍约束强制智能体绕行（公式9）。
- 走廊冲突：添加范围约束（range constraint），限制时间窗口内的移动（公式10-11）。
（4）有界次优算法
- ECBS算法：放宽最优解条件，通过次优因子ω平衡效率与解质量（文献[50]）。
- ASB-ECBS算法：动态分配智能体特定权重，适应不同环境（公式12）。
论文列举了CBS在以下扩展问题中的适应性改进：
- 动态环境（I-MAPF）：CBS-Replanner和CBS-D* Lite算法应对实时路径调整（图6）。
- 连续时间MAPF：CCBS算法引入时间间隔约束，结合SIPP算法（文献[60]）。
- 鲁棒性规划（KR-MAPF）：通过延迟约束确保k步容错（文献[68]）。
- 运动学约束：CI-CBS算法考虑类车机器人的阿克曼转向模型（文献[71]）。
挑战：
- 复杂冲突（如多智能体交互）的全局推理能力不足。
- 启发式算法计算开销大（如MVC求解的NP难问题）。
- 分布式MAPF研究尚不成熟。
未来方向：
- 冲突类型扩展：研究“追逐冲突”等新型对称冲突。
- 机器学习融合：用强化学习优化冲突排序策略（文献[78]）。
- 分布式算法：开发去中心化框架，提升实时性与公平性。
亮点：
- 提出“近顶点权重启发式”（NVWCG/NVWDG），在长时限任务中显著提升效率（表3）。
- 对比分析密集场景与稀疏场景的算法适应性（表1），为场景化优化提供依据。
（注：全文约2000字，涵盖原文核心内容，专业术语如“冲突图”“范围约束”等首次出现时标注英文，后续直接使用中文术语。）