基于 MCTS 的连续运输中受操作约束的自动驾驶车辆调度
人工智能
2024-07-24 v1
摘要
矿业中物料的连续运输通过自动散货车的调度实现，散货车具有离散的运载容量。最近，蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 成功应用于解决散货车调度中长期最优性、可扩展性和适应性等挑战。通常，矿场的运营约束通过启发式控制器或人工操作员独立于调度规划来满足。本文通过利用基于 MCTS 的调度规划器 Flow-Achieving Scheduling Tree (FAST) 将运营约束满足性融入调度规划中。将运营约束违反和满足建模为调度的组合优化问题中的机会成本。通过利用 MCTS 生成模型来推导机会成本，避免了显式的成本公式。实验研究涵盖四种类型的运营约束，证明了利用机会成本满足约束的成功，以及将约束集成到调度规划中的有效性。
引用
@article{arxiv.2407.16200,
title = {MCTS Based Dispatch of Autonomous Vehicles under Operational Constraints for Continuous Transportation},
author = {Milan Tomy and Konstantin M. Seiler and Andrew J. Hill},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.16200},
year = {2024}
}
备注
International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), 2024