隨著物流行業(yè)的快速發(fā)展，智能倉(cāng)庫(kù)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，旨在提高倉(cāng)儲(chǔ)效率和靈活性。傳統(tǒng)倉(cāng)庫(kù)依賴(lài)傳送帶等固定設(shè)備，雖然能夠完成基本的物料搬運(yùn)任務(wù)，但其靈活性差，難以適應(yīng)不斷變化的需求。智能倉(cāng)庫(kù)通過(guò)引入多智能體系統(tǒng)，利用自主移動(dòng)的機(jī)器人來(lái)完成貨物的搬運(yùn)和分揀，大大提升了倉(cāng)儲(chǔ)操作的效率和靈活性。然而智能倉(cāng)庫(kù)面臨的一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)是如何有效地進(jìn)行目標(biāo)分配和路徑規(guī)劃（TAPF），以確保多個(gè)機(jī)器人能夠高效協(xié)同工作，避免路徑?jīng)_突和資源浪費(fèi)。

在智能倉(cāng)庫(kù)中，TAPF問(wèn)題涉及為每個(gè)機(jī)器人分配任務(wù)（如搬運(yùn)貨物）并規(guī)劃其行進(jìn)路徑，以確保任務(wù)能夠高效完成且路徑不發(fā)生沖突。TAPF問(wèn)題的復(fù)雜性在于其通常是一個(gè)NP難問(wèn)題，具有巨大的搜索空間。傳統(tǒng)方法通常將目標(biāo)分配和路徑規(guī)劃分開(kāi)處理，但這種方法忽略了兩者之間的相互影響，可能導(dǎo)致次優(yōu)的解決方案。合理的目標(biāo)分配不僅可以有效減少機(jī)器人的路徑長(zhǎng)度，提高操作效率，還能幫助避免不同機(jī)器人之間的路徑?jīng)_突。因此，解決TAPF問(wèn)題對(duì)于智能倉(cāng)庫(kù)的高效運(yùn)行至關(guān)重要。

8 月 27 日發(fā)表的論文《Multi-Agent Target Assignment and Path Finding for Intelligent Warehouse: A Cooperative Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Perspective》提出了一種基于合作多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）的方法，首次將TAPF問(wèn)題建模為合作多智能體深度RL問(wèn)題，并同時(shí)解決目標(biāo)分配和路徑規(guī)劃。具體創(chuàng)新點(diǎn)包括：

1. 首次建模：論文首次將TAPF問(wèn)題建模為合作多智能體深度RL問(wèn)題，填補(bǔ)了現(xiàn)有研究的空白。
2. 物理動(dòng)態(tài)特性：在路徑規(guī)劃階段，論文考慮了機(jī)器人的物理動(dòng)態(tài)特性（如速度和加速度），這在以往研究中較為少見(jiàn)。
3. 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，論文方法在各種任務(wù)設(shè)置中表現(xiàn)良好，目標(biāo)分配合理，路徑接近最短，且比基線方法更高效。

這些創(chuàng)新點(diǎn)不僅為智能倉(cāng)庫(kù)中的TAPF問(wèn)題提供了新的解決思路，也展示了合作多智能體深度RL在實(shí)際應(yīng)用中的潛力。

論文的研究團(tuán)隊(duì)來(lái)自哈爾濱工業(yè)大學(xué)（深圳）控制科學(xué)與工程系，成員包括Qi Liu, Jianqi Gao, Dongjie Zhu, Xizheng Pang, Pengbin Chen, Jingxiang Guo, Yanjie Li。團(tuán)隊(duì)在多智能體系統(tǒng)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和智能倉(cāng)庫(kù)技術(shù)方面具有豐富的研究經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)積累。通過(guò)本研究，團(tuán)隊(duì)展示了其在智能倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域的創(chuàng)新能力和技術(shù)實(shí)力，為未來(lái)的研究和應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

背景與動(dòng)機(jī)

傳統(tǒng)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)主要依賴(lài)于傳送帶、叉車(chē)和固定的貨架系統(tǒng)來(lái)完成物料搬運(yùn)和存儲(chǔ)。這些系統(tǒng)雖然在一定程度上提高了倉(cāng)儲(chǔ)效率，但其局限性也十分明顯。首先，傳統(tǒng)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)缺乏靈活性，難以適應(yīng)不斷變化的訂單需求和倉(cāng)儲(chǔ)布局調(diào)整。其次，傳送帶和固定貨架系統(tǒng)的擴(kuò)展性差，增加新的存儲(chǔ)空間或搬運(yùn)路徑往往需要大規(guī)模的硬件改造。此外，傳統(tǒng)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的自動(dòng)化程度有限，依賴(lài)大量人工操作，導(dǎo)致人力成本高且容易出現(xiàn)人為錯(cuò)誤。

智能倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)

智能倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)通過(guò)引入多智能體系統(tǒng)（如自主移動(dòng)機(jī)器人），克服了傳統(tǒng)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的諸多局限性。智能倉(cāng)庫(kù)的主要優(yōu)勢(shì)包括：

• 高靈活性：智能倉(cāng)庫(kù)中的自主移動(dòng)機(jī)器人可以根據(jù)實(shí)時(shí)需求動(dòng)態(tài)調(diào)整搬運(yùn)路徑和任務(wù)分配，適應(yīng)性強(qiáng)。
• 高擴(kuò)展性：智能倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)可以通過(guò)增加或減少機(jī)器人數(shù)量來(lái)靈活調(diào)整倉(cāng)儲(chǔ)能力，無(wú)需大規(guī)模硬件改造。
• 高效率：多智能體系統(tǒng)能夠并行處理多個(gè)任務(wù)，顯著提高了倉(cāng)儲(chǔ)操作效率。
• 低人力成本：智能倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的高度自動(dòng)化減少了對(duì)人工操作的依賴(lài)，降低了人力成本和人為錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)。

現(xiàn)有TAPF問(wèn)題解決方法的不足

在智能倉(cāng)庫(kù)中，目標(biāo)分配與路徑規(guī)劃（TAPF）問(wèn)題是確保多個(gè)機(jī)器人高效協(xié)同工作的關(guān)鍵。然而現(xiàn)有的TAPF問(wèn)題解決方法存在一些不足之處。

分離處理：傳統(tǒng)方法通常將目標(biāo)分配和路徑規(guī)劃分開(kāi)處理，忽略了兩者之間的相互影響。這種方法可能導(dǎo)致次優(yōu)的解決方案，無(wú)法充分優(yōu)化整體效率。

物理動(dòng)態(tài)特性忽略：許多現(xiàn)有方法在路徑規(guī)劃中忽略了機(jī)器人的物理動(dòng)態(tài)特性（如速度和加速度），導(dǎo)致規(guī)劃路徑不夠精確，影響實(shí)際執(zhí)行效果。

時(shí)間效率低：傳統(tǒng)方法在處理復(fù)雜任務(wù)場(chǎng)景時(shí)，計(jì)算時(shí)間迅速增加，難以滿足實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)時(shí)性要求。

論文提出的基于合作多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法，旨在同時(shí)解決目標(biāo)分配和路徑規(guī)劃問(wèn)題，并考慮機(jī)器人的物理動(dòng)態(tài)特性，從而克服現(xiàn)有方法的不足，提高智能倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的整體效率和實(shí)用性。

TAPF問(wèn)題的建模

目標(biāo)分配與路徑規(guī)劃（TAPF）問(wèn)題是智能倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)中的核心問(wèn)題之一。TAPF問(wèn)題包括兩個(gè)主要部分：多智能體任務(wù)分配（MATA）和多智能體路徑尋找（MAPF）。在MATA中，系統(tǒng)需要根據(jù)訂單需求為每個(gè)智能體分配特定任務(wù)，而在MAPF中，系統(tǒng)需要規(guī)劃每個(gè)智能體的路徑，確保其在執(zhí)行任務(wù)時(shí)不會(huì)與其他智能體發(fā)生沖突。TAPF問(wèn)題通常是NP難問(wèn)題，具有巨大的搜索空間，直接求解非常困難。傳統(tǒng)方法通常將這兩個(gè)問(wèn)題分開(kāi)處理，但這種方法忽略了任務(wù)分配和路徑規(guī)劃之間的相互影響，可能導(dǎo)致次優(yōu)的解決方案。

圖1：將TAPF建模為MARL問(wèn)題

多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）是一種處理多個(gè)智能體在共同環(huán)境中交互的學(xué)習(xí)方法。MARL的目標(biāo)是學(xué)習(xí)一個(gè)策略，使所有智能體能夠協(xié)同工作，完成共同目標(biāo)。MARL可以通過(guò)以下幾個(gè)關(guān)鍵元素來(lái)建模。

1. 狀態(tài)空間（S）：表示系統(tǒng)的所有可能狀態(tài)。
2. 動(dòng)作空間（A）：表示智能體可以執(zhí)行的所有可能動(dòng)作。
3. 狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)（P）：描述系統(tǒng)從一個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)狀態(tài)的概率。
4. 獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)（r）：定義智能體在執(zhí)行某個(gè)動(dòng)作后獲得的獎(jiǎng)勵(lì)。
5. 折扣因子（γ）：用于平衡即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)和未來(lái)獎(jiǎng)勵(lì)的權(quán)重。
6. 時(shí)間范圍（T）：表示決策過(guò)程的時(shí)間跨度。

在MARL中，每個(gè)智能體根據(jù)其觀測(cè)到的環(huán)境狀態(tài)選擇動(dòng)作，并通過(guò)與環(huán)境和其他智能體的交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。合作多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Cooperative MARL）特別適用于需要多個(gè)智能體協(xié)同工作的場(chǎng)景，如智能倉(cāng)庫(kù)中的TAPF問(wèn)題。

在智能倉(cāng)庫(kù)的TAPF問(wèn)題中，考慮智能體的物理動(dòng)態(tài)特性（如速度和加速度）對(duì)于提高路徑規(guī)劃的精確性和實(shí)際執(zhí)行效果至關(guān)重要。傳統(tǒng)方法通常只關(guān)注智能體的下一個(gè)位置，而忽略了其物理動(dòng)態(tài)特性，這可能導(dǎo)致規(guī)劃路徑不夠精確，影響實(shí)際執(zhí)行效果。

論文提出的方法首次在TAPF問(wèn)題中考慮了智能體的物理動(dòng)態(tài)特性。具體來(lái)說(shuō)，智能體的動(dòng)作空間是連續(xù)的，表示智能體在四個(gè)基本方向上的移動(dòng)速度。通過(guò)計(jì)算智能體的速度和加速度，可以更準(zhǔn)確地規(guī)劃其路徑，確保路徑規(guī)劃的實(shí)際可行性和高效性。

圖2：智能體的物理動(dòng)力學(xué)

通過(guò)將TAPF問(wèn)題建模為合作多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題，并考慮智能體的物理動(dòng)態(tài)特性，論文提出的方法能夠更有效地解決智能倉(cāng)庫(kù)中的目標(biāo)分配與路徑規(guī)劃問(wèn)題，提高系統(tǒng)的整體效率和實(shí)用性。

具體方法

1. TAPF問(wèn)題的MARL建模

狀態(tài)空間、動(dòng)作空間與獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的定義

在論文中，目標(biāo)分配與路徑規(guī)劃（TAPF）問(wèn)題被建模為一個(gè)合作多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）問(wèn)題。具體來(lái)說(shuō)，系統(tǒng)的狀態(tài)空間（S）、動(dòng)作空間（A）和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)（r）被定義如下：

狀態(tài)空間（S）：每個(gè)智能體的觀測(cè)包含其自身的位置和速度、所有任務(wù)的相對(duì)位置、其他智能體的相對(duì)位置以及鄰近障礙物的相對(duì)位置。通過(guò)這些觀測(cè)，智能體能夠感知其周?chē)h(huán)境并做出決策。

動(dòng)作空間（A）：智能體的動(dòng)作空間是連續(xù)的，表示智能體在四個(gè)基本方向上的移動(dòng)速度（左、右、下、上）。最終動(dòng)作是四個(gè)方向速度的向量和。

獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)（r）：獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)被定義為多個(gè)部分的組合，包括任務(wù)成功獎(jiǎng)勵(lì)、任務(wù)到智能體的距離獎(jiǎng)勵(lì)、智能體與障礙物碰撞的懲罰以及智能體之間碰撞的懲罰。具體公式如下：

成功獎(jiǎng)勵(lì)：

       其中n表示滿足條件的元素?cái)?shù)量。

距離獎(jiǎng)勵(lì)：

碰撞懲罰（障礙物）：

       其中n表示滿足條件的元素?cái)?shù)量。

碰撞懲罰（智能體）：

       其中n表示滿足條件的元素?cái)?shù)量。

智能體的物理動(dòng)態(tài)特性

論文首次在TAPF問(wèn)題中考慮了智能體的物理動(dòng)態(tài)特性。具體來(lái)說(shuō)，智能體的動(dòng)作不僅僅是位置的變化，還包括速度和加速度的計(jì)算。通過(guò)計(jì)算智能體在四個(gè)基本方向上的力（F?x, F??x, F?y, F??y），根據(jù)牛頓第二定律可以得到加速度，然后通過(guò)加速度計(jì)算速度，最終得到智能體的動(dòng)作。這種方法使得路徑規(guī)劃更加精確，能夠更好地反映實(shí)際執(zhí)行中的物理特性。

圖3：智能體的動(dòng)作空間

2. 使用MADDPG算法解決TAPF問(wèn)題

策略網(wǎng)絡(luò)與評(píng)論者網(wǎng)絡(luò)的更新

在論文中，使用多智能體深度確定性策略梯度（MADDPG）算法來(lái)解決TAPF問(wèn)題。由于智能體是同質(zhì)的，它們可以共享相同的策略網(wǎng)絡(luò)，從而提高學(xué)習(xí)效率。具體來(lái)說(shuō)，策略參數(shù)通過(guò)集中評(píng)論者Q進(jìn)行迭代更新，評(píng)論者參數(shù)通過(guò)最小化損失函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化：

• 策略參數(shù)的更新公式為：

其中，xt和at分別表示所有智能體在時(shí)間步t的觀測(cè)和動(dòng)作的拼接，D表示包含樣本的重放緩沖區(qū)。

• 評(píng)論者參數(shù)的優(yōu)化公式為：

其中，yt為目標(biāo)評(píng)論者網(wǎng)絡(luò)的值，定義為：

獎(jiǎng)勵(lì)共享與執(zhí)行階段的策略

在訓(xùn)練過(guò)程中，智能體通過(guò)共享獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)學(xué)習(xí)合作策略。在執(zhí)行階段，僅使用策略網(wǎng)絡(luò)π，其輸入為各智能體的觀測(cè)，輸出為施加在智能體上的力。根據(jù)智能體的物理動(dòng)態(tài)特性，可以計(jì)算出智能體的動(dòng)作。具體來(lái)說(shuō)在執(zhí)行階段，每個(gè)智能體僅依賴(lài)其局部觀測(cè)進(jìn)行決策，從而實(shí)現(xiàn)分散執(zhí)行。

圖4：任務(wù)和智能體的距離矩陣。

通過(guò)這種方法，論文提出的解決方案能夠同時(shí)解決目標(biāo)分配和路徑規(guī)劃問(wèn)題，提高智能倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的整體效率和實(shí)用性。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

1. 目標(biāo)分配與路徑規(guī)劃性能驗(yàn)證

為了驗(yàn)證論文方法在目標(biāo)分配與路徑規(guī)劃（TAPF）問(wèn)題上的性能，研究團(tuán)隊(duì)在不同難度的智能倉(cāng)庫(kù)場(chǎng)景中進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)設(shè)置了五個(gè)不同難度的場(chǎng)景：兩個(gè)智能體-兩個(gè)任務(wù)、兩個(gè)智能體-四個(gè)任務(wù)、五個(gè)智能體-五個(gè)任務(wù)、五個(gè)智能體-十個(gè)任務(wù)和五個(gè)智能體-二十個(gè)任務(wù)。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，在所有不同難度的場(chǎng)景中，論文方法的平均回報(bào)值均呈現(xiàn)出單調(diào)增加的趨勢(shì)，驗(yàn)證了方法的穩(wěn)定性。具體表現(xiàn)如下：

簡(jiǎn)單任務(wù)（如兩個(gè)智能體-兩個(gè)任務(wù)）：目標(biāo)分配和路徑規(guī)劃均表現(xiàn)良好，任務(wù)分配合理，路徑接近最短。

復(fù)雜任務(wù)（如五個(gè)智能體-二十個(gè)任務(wù)）：盡管任務(wù)難度逐漸增加，論文方法依然能夠合理分配任務(wù)，并規(guī)劃出接近最短的路徑。

這些結(jié)果表明，論文方法在各種任務(wù)設(shè)置中均能有效解決TAPF問(wèn)題，具有較高的適應(yīng)性和穩(wěn)定性。

2. 合作能力驗(yàn)證

為了驗(yàn)證智能體在沖突場(chǎng)景下的合作能力，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一個(gè)特定的沖突場(chǎng)景。在該場(chǎng)景中，兩個(gè)智能體的任務(wù)路徑必然會(huì)發(fā)生沖突。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，智能體能夠在沖突點(diǎn)互相避讓?zhuān)缓罄^續(xù)導(dǎo)航到各自的任務(wù)點(diǎn)，成功完成任務(wù)。

具體表現(xiàn)為：

智能體1和智能體2：在沖突點(diǎn)互相避讓?zhuān)謩e沿著紅色和青色軌跡完成導(dǎo)航任務(wù)。

這一結(jié)果驗(yàn)證了論文方法在合作多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的有效性，智能體能夠在復(fù)雜環(huán)境中學(xué)會(huì)合作，避免沖突，提高任務(wù)完成效率。

3. 時(shí)間效率驗(yàn)證

時(shí)間效率是實(shí)際應(yīng)用中一個(gè)重要的考量因素。研究團(tuán)隊(duì)將論文方法與傳統(tǒng)方法在時(shí)間消耗上的表現(xiàn)進(jìn)行了對(duì)比。傳統(tǒng)方法先解決目標(biāo)分配問(wèn)題（TA），然后進(jìn)行路徑規(guī)劃（PF），而論文方法同時(shí)解決這兩個(gè)問(wèn)題。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示：

簡(jiǎn)單任務(wù)（如兩個(gè)智能體-兩個(gè)任務(wù)）：傳統(tǒng)方法的時(shí)間消耗可以接受。

復(fù)雜任務(wù)（如五個(gè)智能體-二十個(gè)任務(wù)）：傳統(tǒng)方法的時(shí)間消耗迅速增加，難以滿足實(shí)時(shí)性要求。相比之下，論文方法在所有不同難度的任務(wù)中均能高效地提供策略，驗(yàn)證了其時(shí)間效率。

這些結(jié)果表明，論文方法在時(shí)間效率上具有顯著優(yōu)勢(shì)，能夠更好地滿足實(shí)際應(yīng)用中的需求。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果展示了論文方法在智能倉(cāng)庫(kù)中的潛在應(yīng)用價(jià)值。通過(guò)同時(shí)解決目標(biāo)分配和路徑規(guī)劃問(wèn)題，并考慮智能體的物理動(dòng)態(tài)特性，論文方法不僅提高了系統(tǒng)的整體效率和穩(wěn)定性，還展示了其在實(shí)際應(yīng)用中的高效性和實(shí)用性。這為智能倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的進(jìn)一步發(fā)展和優(yōu)化提供了新的思路和技術(shù)支持。

討論與未來(lái)工作

論文方法首次將目標(biāo)分配與路徑規(guī)劃（TAPF）問(wèn)題建模為合作多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）問(wèn)題，能夠同時(shí)解決這兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，避免了傳統(tǒng)方法中分離處理帶來(lái)的次優(yōu)解。在路徑規(guī)劃中考慮了智能體的物理動(dòng)態(tài)特性（如速度和加速度），使得規(guī)劃路徑更加精確，能夠更好地反映實(shí)際執(zhí)行中的物理特性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，論文方法在各種任務(wù)設(shè)置中均表現(xiàn)出較高的時(shí)間效率，能夠滿足實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)時(shí)性要求。智能體在沖突場(chǎng)景中能夠?qū)W會(huì)合作，避免路徑?jīng)_突，提高任務(wù)完成效率。

盡管論文方法在時(shí)間效率上表現(xiàn)優(yōu)異，但在處理大規(guī)模智能體和任務(wù)時(shí)，計(jì)算復(fù)雜度仍然較高，可能需要進(jìn)一步優(yōu)化算法以提高可擴(kuò)展性。論文方法在特定的智能倉(cāng)庫(kù)環(huán)境中表現(xiàn)良好，但在不同類(lèi)型的倉(cāng)庫(kù)環(huán)境中，可能需要對(duì)算法進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，以適應(yīng)不同的應(yīng)用場(chǎng)景。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法通常需要大量的訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源，論文方法在實(shí)際應(yīng)用中可能需要較長(zhǎng)的訓(xùn)練周期。

進(jìn)一步優(yōu)化算法以降低計(jì)算復(fù)雜度，提高可擴(kuò)展性，使其能夠處理更大規(guī)模的智能體和任務(wù)。研究如何使算法在不同類(lèi)型的智能倉(cāng)庫(kù)環(huán)境中具有更好的適應(yīng)性，提升其通用性。探索實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)和在線更新的方法，使智能體能夠在實(shí)際操作中不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化策略，提升系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力。結(jié)合視覺(jué)、語(yǔ)音等多模態(tài)信息，提升智能體的感知能力和決策精度。

論文方法在智能倉(cāng)庫(kù)中的成功應(yīng)用展示了其在智能物流領(lǐng)域的巨大潛力，未來(lái)可以推廣到更廣泛的物流場(chǎng)景中，如智能配送中心和無(wú)人倉(cāng)庫(kù)。在智能制造領(lǐng)域，論文方法可以用于優(yōu)化生產(chǎn)線上的物料搬運(yùn)和任務(wù)分配，提高生產(chǎn)效率和靈活性。在服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域，論文方法可以用于多機(jī)器人協(xié)作任務(wù)，如清潔機(jī)器人和配送機(jī)器人，提升其協(xié)作能力和任務(wù)完成效率。

結(jié)論

論文提出了一種基于合作多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法，首次將智能倉(cāng)庫(kù)中的目標(biāo)分配與路徑規(guī)劃（TAPF）問(wèn)題建模為合作多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題，并同時(shí)解決這兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，論文方法在各種任務(wù)設(shè)置中均表現(xiàn)良好，目標(biāo)分配合理，路徑接近最短，且比基線方法更高效。論文方法在時(shí)間效率和合作能力上表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)，展示了其在智能倉(cāng)庫(kù)中的潛在應(yīng)用價(jià)值。

論文方法通過(guò)同時(shí)解決目標(biāo)分配和路徑規(guī)劃問(wèn)題，并考慮智能體的物理動(dòng)態(tài)特性，不僅提高了智能倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的整體效率和穩(wěn)定性，還展示了其在實(shí)際應(yīng)用中的高效性和實(shí)用性。未來(lái)，論文方法有望在智能物流、智能制造和服務(wù)機(jī)器人等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，為這些領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展和優(yōu)化提供新的技術(shù)支持和解決方案。（END）

參考資料：https://arxiv.org/pdf/2408.13750

本文轉(zhuǎn)載自??大噬元獸??，作者： FlerkenS ????