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基于多智能体深度强化学习的机器人协作搬运方法: 收藏
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引用; 《电子设计工程》2023年第23期31卷 7-11页; 作者：廖登宇张震赵德京崔浩岩青岛大学自动化学院山东青岛266071 山东省工业控制重点实验室山东青岛266071; 近年来,机器人协作搬运任务在生产线和无人仓库场景中得到广泛应用。针对在传统路径规划方法上机器人无法达到最高的搬运效率的问题,提出一种通过基于多智能体深度强化学习(Multi-Agent Deep Reinforcement Learning,MADRL)的QTRAN Plu...; 近年来,机器人协作搬运任务在生产线和无人仓库场景中得到广泛应用。针对在传统路径规划方法上机器人无法达到最高的搬运效率的问题,提出一种通过基于多智能体深度强化学习(Multi-Agent Deep Reinforcement Learning,MADRL)的QTRAN Plus算法参与协作搬运的机器人规划路径。QTRAN Plus算法采用混合网络代替QTRAN算法中对每个智能体的Q值网络进行加和的操作,以提高优化能力,并增加了一个新的损失函数,以提高收敛速度。通过协作搬运仿真实验可知,QTRAN Plus能够更快更稳定地学习到机器人的最优路径,其整体表现优于其他对比算法。; 来源：详细信息评论

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