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利用机器学习优化仓库机器人自动拣货系统
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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
本文提出了一种新的多目标深度强化学习方法，用于优化协作式人机拣货系统中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了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取得了良好的权衡，并且在不同仓库大小的场景中具有良好的可迁移性。
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关键要点
- 提出了一种新的多目标深度强化学习方法，用于优化协作式人机拣货系统中的拣货员分配问题。
- 该方法通过图模型和神经网络架构提高了拣货效率和工作负载公平性。
- 在随机环境下，学习有效的分配策略以最大化拣货效率和提高工作负载公平性。
- 开发了离散事件模拟模型用于训练和评估该深度强化学习方法。
- 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具有良好的可迁移性。
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