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作者面对的是[[多智能体路径规划]]（[[Multi-Agent Path Finding]]，MAPF）领域中的挑战，特别是在密集填充的有界区域内，如何有效地规划多智能体的协调运动路径。具体问题包括：
# 密集填充区域的路径规划问题：在每个单元格都被一个智能体占据的简单多边形（[[polyomino]]）区域内，如何找到一系列并行、无冲突的智能体运动序列，使得所有智能体达到目标位置的总时间（[[makespan]]）最小化。
# 有界区域的协调运动规划难题：与无界环境相比，有界区域可能对智能体的运动施加额外的外部约束，使得协调运动规划更为复杂。
# 多智能体系统的可重配置性（[[Reconfigurability]]）问题：对于某些特定形状的多边形区域，是否存在一种可行的协调运动规划，使得任何初始配置都能转换到任何目标配置。