Large Neighbourhood Search（LNS）を用いた加重最大化による効率的な多目的計画

arXiv cs.RO / 2026/4/7

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要点

本論文は、自律走行の計画問題を多目的最適化問題として扱い、従来の重み付き和によるスカラー化では重要なパレート最適なトレードオフを見落とし得ることを論じている。
重み付き最大化の定式化を用いることで、重み付き和の手法では到達できない非凸な領域を含め、すべてのパレート最適解を回復できることを提案する。
加重最大化による計画は離散設定では計算コストが高いため、著者らはそれを効率化するために Large Neighbourhood Search（LNS）に基づくアルゴリズムを導入する。
シミュレーション結果により、新手法は既存の重み付き最大化プランナーと同等の解の品質を達成しつつ、計算時間を1〜2桁改善でき、結果として自律走行への適用可能性が高まることが示されている。

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