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多智能体路径规划旨在为地图上的智能体团队寻找无碰撞的移动路径。尽管该问题在理论上属于NP难解问题，但具体实例的求解难度存在显著差异，这揭示了理论复杂度与实际困难程度之间的差距。

本文围绕多智能体路径规划实证难度的三个核心研究挑战展开论述，以期深入理解该现象。

第一项挑战是算法选择问题，即如何针对给定实例确定性能最优的求解算法。

第二项挑战在于识别影响多智能体路径规划实证难度的关键实例特征，例如相变现象及"主干/后门"结构等特性。

第三项挑战探讨如何运用对实证难度的认知，有效生成高难度测试实例或构建多样化的基准数据集。

本研究为未来实证难度领域建立了理论基础，并呼吁学界对这些极具潜力却尚未充分探索的方向展开更深入的研究。