基于多智能体强化学习的多车协作配送算法

基于多智能体强化学习的多车协作配送算法

        针对车间配送任务下的多车协作性不足、过于依赖集中控制的问题,将多智能体强化学习算法MADDPG应用于车间配送场景,以车辆为智能体对象,基于部分可观察的环境特性,结合材料配送信息、车辆运载能力及周边车辆信息,对多车协作配送任务进行优化。

       多车协作算法是基于Python3.6环境下的tensorflow2Keras等依赖库开发。算法输入为智能体数量与场景大小,输出为有协作性的智能体调度动作。该算法支持在同构智能体设计下的多车配送场景的训练与测试,目前正在进行异构智能体设计的场景拓展。在代码的实现过程中,参考了MADDPGCCRL等第三方开源代码。


算法名称

基于多智能体强化学习的多车协作配送算法

(Multi-AGV cooperative delivery algorithm based on MADDPG)
算法接口
python multiagent.py --agents_number --grid_size
输入
智能体数量,场景大小
输出
各个智能体的决策动作
依赖库
Python3.6+,tensorflow2.0,Keras2.3.1,pygame
参考资源
MADDPG、CCRL


gitlab链接:MADDPG · GitLab (crowdhmt.com)

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尹懋龙
尹懋龙

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