基于改进DQN算法的无人仓多AGV路径规划
谢勇1
郑绥君1
程念胜2
朱洪君1
1.华中科技大学 人工智能与自动化学院,湖北 武汉 4300742.航天信息股份有限公司,北京 100195
摘要：针对无人仓中多AGV路径规划与冲突问题,以最小化总行程时间为目标,建立多AGV路径规划模型,提出一种基于动态决策的改进DQN算法.算法设计了基于单AGV静态路径规划的经验知识模型,指导AGV的学习探索方向,提前规避冲突与障碍物,加快算法收敛.同时提出基于总行程时间最短的冲突消解策略,从根本上解决多AGV路径冲突与死锁问题.最后,建立无人仓栅格地图进行仿真实验.结果表明,本文提出的模型和算法较其他DQN算法收敛速度提升 13.3%,平均损失值降低 26.3%.这说明该模型和算法有利于规避和化解无人仓多AGV路径规划冲突,减少多AGV总行程时间,对提高无人仓作业效率具有重要指导意义.
关键词：多AGV路径规划DQN算法经验知识冲突消解
分类号：F406.2(工业经济理论)TP24(自动化技术及设备)
资助基金：国家自然科学基金(71771096)国家自然科学基金(71821001)
论文发表日期：2024-02-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 36-44,53 )
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