Многослойный MAPF превосходит сырые методы в тестах производительности по времени и памяти.

Слоистый MAPF представляет собой прогрессивную стратегию декомпозиции, которая разделяет большие задачи поиска пути для нескольких агентов на более мелкие решаемые подзадачи. Рассматривая решения других подзадач как динамические препятствия, он значительно сокращает время и использование памяти — особенно для последовательных методов MAPF — в то же время в основном сохраняя качество решения. Хотя параллельные методы выигрывают в памяти, качество решения может ухудшиться из-за добавленных действий ожидания. Будущая работа направлена на совершенствование методов слияния и расширение декомпозиции до более сложных вариантов MAPF.