WikiEdge:ArXiv-2409.06486v1/conclusion

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根據提供的文獻內容，這篇論文的主要結論可以概括如下：

1. 多智能體路徑規劃的挑戰與解決方案：研究者們針對在簡單多邊形域內密集排列的標記智能體的多智能體路徑規劃（MAPF）問題進行了深入研究。他們提出了一種方法，能夠在保證所有智能體都能在最短時間內到達各自目標位置的同時，最小化整體時間（makespan）。
2. 多邊形域的幾何特性分析：論文中對簡單多邊形（polyomino）的幾何特性進行了分析，包括瓶頸長度（bottleneck length）和域深度（domain depth），並基於這些參數提供了makespan的上下界估計。
3. 算法性能的漸近最優化：研究者們提出了一系列算法，這些算法能夠在嚴重受限的機動性情況下，實現漸近最壞情況下最優的性能，即在可實現的伸縮因子方面達到漸近最壞情況下的最優。
4. 特定實例的解決方案：論文還特別關注了在具有狹窄瓶頸的簡單多邊形域中的MAPF問題，並為這類問題提供了有效的解決方案。
5. 對先前工作的擴展：這些結果擴展了Demaine等人的研究，他們研究了實體矩形域中的MAPF問題，以及Alpert等人在凸網格圖的凸部分上提出的排列路由問題。
6. 未來研究方向：論文最後提出了未來研究的方向，包括將研究結果推廣到非簡單多邊形，以及探索在具有較大深度和瓶頸的域中的MAPF問題。