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基于深度强化学习的智能AGV调度系统关键技术研究

基于深度强化学习的智能AGV调度系统关键技术研究

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作者：李文松长春工业大学

学位级别：硕士

锚定国家十四五规划及高质量发展的战略定位,传统的制造企业向着数字化、智能化不断转型,仓储式自动导航车(Automated Guided Vehicle,AGV)被广泛的应用于各个加工及运输环节。智能仓储系统可以使多个AGV在运行时相互配合,高效的完成任... 详细信息

锚定国家十四五规划及高质量发展的战略定位,传统的制造企业向着数字化、智能化不断转型,仓储式自动导航车(Automated Guided Vehicle,AGV)被广泛的应用于各个加工及运输环节。智能仓储系统可以使多个AGV在运行时相互配合,高效的完成任务。多AGV在路网中运行时发生的拥堵和任务低效分配问题有待解决。因此,对智能AGV负载均衡和任务调度的研究就显得相当重要。根据AGV路网进行环境建模,构建了栅格地图的路网模型,对每个栅格编号处理。针对Q-learning算法的不足之处,改进Q-learning算法。采用基于部分采样最大Q值的更新策略,并结合改进的奖惩函数优化路网的高负载区域。将改进算法和其他算法进行收敛速度比较,验证改进算法的有效性。为了更准确的判别路网状态,建立基于马尔可夫链模型的宏观基本图,拟合车辆在路网中的状态点,通过仿真实验来验证负载均衡性。由于传统的Q-learning算法在处理大规模AGV任务调度时收敛速度慢或内存空间不足导致维数灾的问题。本章提出深度Q网络(Deep Q Network,DQN)算法,在此基础上,提出优化的竞争深度Q网络(Dueling Deep Q Network,DDQN)算法。为了解决算法对Q值过高估计的问题,通过神经网络拟合Q值,由关注状态的价值函数和关注状态—动作的优势函数线性相加输出动作价值函数Q。基于设计的调度花费时间T选择动作,提出优先级经验回放提升训练精度,与经验池中的数据一同构建进行任务调度。最后通过仿真实验比较不同算法的AGV任务调度时间。利用工厂模拟软件Plant Simulation根据实际仓储车间生产进行了环境建模,对路网拥堵率、AGV完成任务数和AGV的基本状态进行了监测。通过对比优化前后的算法进行仿真验证,验证优化后的算法对路网拥堵和生产效率方面的提升。

关键词：自动导航车(AGV) 负载均衡任务调度深度强化学习工厂模拟

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