Multi-AGV Task Allocation with Attention Based on Deep Reinforcement Learning

强化学习 计算机科学 工作量 任务(项目管理) 调度(生产过程) 自动引导车 人工智能 运动规划 路径(计算) 分布式计算 机器人 工程类 计算机网络 运营管理 操作系统 系统工程
作者
Zuozhong Yin,Jihong Liu,Dianpeng Wang
出处
期刊:International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence [World Scientific]
卷期号:36 (09) 被引量:9
标识
DOI:10.1142/s0218001422520152
摘要

Automated guided vehicle (AGV) is an important transportation equipment, which is widely used in warehouses and factories. In the scenarios of multi-AGVs application, an efficient AGVs task assignment strategy is beneficial for transportation costs, balance of workload and increasing distribution efficiency. The traditional method usually depends on a powerful scheduling system, which solves the task assignment problem in a regular way. In this paper, we present a decentralized framework of multi-task allocation with attention (MTAA) in deep reinforcement learning, which combines with the methods of task assignment in balance and path planning in cooperation for distribution application. As for task assignment balance, we adopt DNN network to achieve task assignment equilibrium. In multi-AGVs path planning, methods of A3C are embedded in MTAA framework, which are instrumental in improving the stationarity and performance in deep reinforcement learning application. In experiments, we designed two different scenarios under different obstacles to verify the performance of MTAA-A3C and MTAA-DQN methods. The experiments show that the proposed approach has feasibility and effectiveness used in multi-AGVs application.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
爱听歌的树叶完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
不宁不令完成签到,获得积分10
3秒前
圆滚滚完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
唐_完成签到,获得积分10
6秒前
桐桐应助彳亍而行采纳,获得10
6秒前
7秒前
qiqi发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
JUdy完成签到,获得积分10
9秒前
lll完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
10秒前
小艾完成签到,获得积分10
11秒前
英姑应助含糊采纳,获得10
11秒前
柒月小鱼完成签到 ,获得积分10
11秒前
奋斗雁山发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
12秒前
这样很OK发布了新的文献求助10
12秒前
tay完成签到,获得积分20
15秒前
韦谷兰发布了新的文献求助10
16秒前
QQQ发布了新的文献求助10
16秒前
Bio应助哈哈采纳,获得30
16秒前
17秒前
17秒前
kkmedici发布了新的文献求助30
17秒前
叮咚完成签到,获得积分10
18秒前
不想完成签到,获得积分10
18秒前
这样很OK完成签到,获得积分10
19秒前
GXWFDC完成签到,获得积分10
19秒前
西瓜汁完成签到,获得积分10
19秒前
Lisa完成签到,获得积分20
20秒前
含糊发布了新的文献求助10
21秒前
QQQ完成签到,获得积分10
21秒前
21秒前
22秒前
23秒前
情怀应助QQQ采纳,获得10
24秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3988838
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531250
关于积分的说明 11252914
捐赠科研通 3269838
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804820
邀请新用户注册赠送积分活动 881943
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809028