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
PDIF-CN2完成签到,获得积分10
1秒前
雪雪完成签到 ,获得积分10
2秒前
3秒前
Willow完成签到,获得积分10
6秒前
研研研完成签到,获得积分10
7秒前
大橙子发布了新的文献求助10
9秒前
dejiangcj完成签到 ,获得积分10
10秒前
无味完成签到,获得积分10
11秒前
大气的尔蓝完成签到,获得积分10
12秒前
科研通AI5应助普鲁卡因采纳,获得10
13秒前
略略略完成签到 ,获得积分10
15秒前
zqlxueli完成签到 ,获得积分10
19秒前
无语的断缘完成签到,获得积分10
21秒前
hdx完成签到 ,获得积分10
22秒前
健壮的涑完成签到 ,获得积分10
23秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
27秒前
普鲁卡因发布了新的文献求助10
27秒前
高大绝义完成签到,获得积分10
29秒前
31秒前
黄超超发布了新的文献求助10
32秒前
ZEcholy完成签到 ,获得积分20
32秒前
大橙子发布了新的文献求助10
33秒前
小幸运完成签到,获得积分10
35秒前
淡然一德完成签到,获得积分10
38秒前
咖啡豆完成签到 ,获得积分10
39秒前
40秒前
龙猫爱看书完成签到,获得积分10
40秒前
you完成签到,获得积分10
41秒前
黄超超完成签到,获得积分10
43秒前
玄音完成签到,获得积分10
44秒前
天将明完成签到 ,获得积分10
45秒前
咖啡豆发布了新的文献求助10
45秒前
普鲁卡因发布了新的文献求助10
48秒前
海孩子完成签到,获得积分10
48秒前
Ye完成签到,获得积分10
52秒前
陆浩学化学完成签到,获得积分10
53秒前
Slemon完成签到,获得积分10
54秒前
56秒前
大个应助普鲁卡因采纳,获得10
59秒前
咖啡豆发布了新的文献求助10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
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 4038128
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575831
关于积分的说明 11373827
捐赠科研通 3305610
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022