본 논문은 인공 퍼텐셜 필드(APF)를 다중 에이전트 경로 찾기(MAPF)와 평생 MAPF(LMAPF) 문제 해결에 적용하는 것을 탐구합니다. MAPF에서는 여러 에이전트가 충돌 없이 목표 위치로 이동해야 하며, LMAPF에서는 목표에 도착하면 새로운 목표가 생성됩니다. 논문에서는 우선순위 계획, MAPF-LNS2, 백트래킹이 있는 우선순위 상속(PIBT)을 포함한 다양한 MAPF 알고리즘에 APF를 통합하는 방법을 제안합니다. 실험 결과에 따르면 APF는 MAPF에는 도움이 되지 않지만 LMAPF에서는 전체 시스템 처리량을 최대 7배까지 향상시키는 것으로 나타났습니다.
