基于多级决策的多智能体自动导航车调度系统

• 作者: 李晓萌 杨煜普 许晓鸣
• 来源期刊: 上海交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多级决策 Markov对策 强化学习 AGV调度系统
• 年，卷（期）: 2002,（8）
• 所属期刊栏目: 自动化技术、计算机技术
• 页码范围: 1146-1149
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2885字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1006-2467.2002.08.021

摘要

提出基于多级决策和协作学习的方法来建立自动导航车(AGV)调度系统中每个AGV所需要的动态分布式调度策略.系统中的每一个AGV都由一个具有两级决策能力的智能体控制:在选择级,智能体采用Markov对策框架下的强化学习方法,以根据其他AGV当前的子任务建立自己的最有反应子任务;在行动级,智能体通过强化学习建立优化的动作策略来完成由选择级确定的子任务.AGV调度仿真结果证明,该方法能提高系统的产量,并在零件到达比变化时保持输出产量的稳定.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许晓鸣	上海交通大学自动化系	132	2698	28.0	46.0
2	杨煜普	上海交通大学自动化系	125	1534	23.0	35.0
3	李晓萌	上海交通大学自动化系	8	201	5.0	8.0