Bài toán được mô hình hóa như một dạng đặc biệt của bài toán ba ba lô: đa mục tiêu, đa chiều, và lựa chọn nhiều biến thể. Mỗi biến thể có yêu cầu về CPU, băng thông mạng, và ràng buộc nơi cư trú (ví dụ: chỉ chạy được trên robot có GPU). Tác giả đề xuất ba phương pháp giải: lập trình ràng buộc (constraint programming), thuật toán tham lam (greedy heuristic), và tìm kiếm cục bộ (local search metaheuristic). Các phương pháp được đánh giá trên hệ thống thực tế gồm nhiều robot KUKA youBot và camera mạng, với mục tiêu điều hướng đa tác nhân tránh va chạm. Kết quả cho thấy phương pháp lập trình ràng buộc cho QoS cao hơn trung bình 16% so với tìm kiếm cục bộ, 31% so với tham lam, và 56% so với phân bổ ngẫu nhiên. Ngoài ra, phương pháp này có thể hoạt động ở chế độ “anytime” để phục vụ các tình huống động