La planificación de rutas multiagente a lo largo de la vida tiene dos aspectos interrelacionados: uno es encontrar rutas sin conflictos para los agentes, y el otro es resolver los conflictos entre los agentes de la mejor manera posible. Nos enfocamos en el primer aspecto investigando tres enfoques jerárquicos de planificación de rutas, mientras aplicamos el mismo método de resolución de conflictos. Presentamos formalmente las tres opciones de planificación de rutas: reducción de mapa utilizando puntos de referencia fijos, reducción de mapa utilizando puntos de referencia dinámicos, y el enfoque clásico basado en regiones de cuadrícula. Señalamos el problema de los conflictos emergentes en la planificación de rutas multiagente a lo largo de la vida con giros. Describimos cómo evaluamos las soluciones propuestas para escenarios de ejemplo de la competencia League of Robot Runners, y formulamos los objetivos del análisis empírico. Basándonos en los resultados experimentales, señalamos la necesidad de encontrar el punto óptimo entre el tiempo de respuesta y el rendimiento.