在多代理路径查找（MAPF）问题中，一组在图表上移动的代理必须达到其自身各自的目的地，而无需间间冲突。在实用的MAPF应用中，如自动仓库导航，偶尔有数百个或更多代理商，MAPF必须在终身基础上迭代地解决。这种情景排除了离线计算密集型最佳方法的简单调整;因此，可扩展的子最优算法用于此类设置。理想的可扩展算法适用于可预测计算时间的迭代方案和输出合理的解决方案。对于上述目的，在本研究中，提出了一种具有回溯（PIBT）的优先级继承的新型算法以迭代地解决MAPF。 PIBT依赖于适应性优先级方案，专注于多个代理的相邻运动;因此它可以应用于若干域。我们证明，无论其数量如何，当环境是图形时，所有代理都保证在有限的时间内达到目的地，使得所有相邻节点属于一个简单的周期（例如，双绞线）。实验结果涵盖了各种场景，包括真正的机器人演示，揭示了所提出的方法的好处。即使用数百种代理商，PIBT也会立即产生可接受的解决方案，可以解决其他事实上MAPF方法的大型情况。此外，PIBT在运行时和解决方案质量的自动化仓库中的传送包中的迭代方案上占据了现有方法。
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