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自动化食物投送：动态和公平食物分配中的两种选择的力量
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新颖的多目标深度强化学习方法，用于优化拣货员分配给自主移动机器人的问题。该方法通过图模型和神经网络架构提高拣货效率和工作负载公平性。实验结果表明，该方法在公平性和效率目标之间找到了良好的权衡，并在不同仓库大小的场景中展现出良好的可迁移性。
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关键要点
- 提出了一种新颖的多目标深度强化学习方法，用于优化拣货员分配给自主移动机器人的问题。
- 该方法通过图模型和神经网络架构提高拣货效率和工作负载公平性。
- 在随机环境下优化拣货员与AMRs的分配策略，最大化拣货效率并提高工作负载公平性。
- 使用离散事件模拟模型训练和评估DRL方法。
- 实验结果表明，该方法能够找到非支配策略集，实现公平性和效率目标之间的良好权衡。
- 训练的策略在效率和公平性方面优于基准线，并在不同仓库大小的场景中展现出良好的可迁移性。
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