artificial-intelligence - 启发式如何与多个代理一起工作？

Question

我对多个代理的启发式搜索有疑问。我知道启发式搜索如何与一个代理（例如一个 Pacman）一起工作，但我并不真正了解多个代理。假设我们有这个问题，蠕虫 A 必须到达其目标状态 A，蠕虫 B 到达 B，知道代理只能以垂直和水平方式移动：

如果我们只有蠕虫 B，从起始位置到目标位置的最佳成本9将1是RIGHT-RIGHT-RIGHT-RIGHT-RIGHT-RIGHT-UP-UP-UP

我的问题是，如果我们有两条蠕虫，如图所示，最优成本是9 + optimal cost for Worm A？

此外，严格来说，对于这个有 2 个代理的问题，如果我们使用曼哈顿距离作为一个代理的启发式，如果我们对两个代理的问题取蠕虫 A 和 B 启发式的平均值是否可以接受？

另一个问题，我知道两个可接受启发式的总和对于一个代理是不可接受的，但它会是两个代理的问题吗？

编辑：我忘了补充这两个蠕虫是相互依赖的。如何？如果一条蠕虫从位置 X 移动到 Y，则位置 X 被标记为一堵墙，并且不是可以移动的可用区域。因此，如果一条蠕虫已处于特定位置，则该位置不再可以自由移动。

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