基于分层通信通道的多智能体深度Q网络用于智能制造中的自主内部物流车辆调度
多智能体系统
2024-11-04 v1 人工智能
机器学习
机器人学
摘要
在智能制造中，调度自主内部物流车辆对于优化运营效率至关重要。本文提出了一种基于分层通信通道的多智能体深度Q网络（MADQN）来解决这一挑战。主要目标是最小化总作业延迟、减少延迟作业数量以及降低车辆能耗。该方法与九种知名调度启发式算法进行了对比评估，证明了其在处理动态作业车间行为（如作业到达和工作站不可用）方面的有效性。该方法还证明了其可扩展性，能够在不同布局和更大规模问题实例上保持性能，突显了 MADQN 与 LBCC 在智能制造中的鲁棒性和适应性。
引用
@article{arxiv.2411.00728,
title = {Multi-Agent Deep Q-Network with Layer-based Communication Channel for Autonomous Internal Logistics Vehicle Scheduling in Smart Manufacturing},
author = {Mohammad Feizabadi and Arman Hosseini and Zakaria Yahouni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.00728},
year = {2024}
}
备注
Accepted for the 5th IFAC/INSTICC INTERNATIONAL CONFERENCE ON INNOVATIVE INTELLIGENT INDUSTRIAL PRODUCTION AND LOGISTICS