【摘 要】
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自动化仓库的货位优化是提高仓库效率的重要途经之一。本文针对电力仓库货位优化问题,采用基于多智能体强化学习的方法,提升优化效果。首先分析DDPG算法和MADDPG等算法的不足;然后在此基础上提出改进算法ECS-MADDPG及其模型。在该算法中,同时考虑当前时间点的即时奖励和未来奖励因素;最后利用电力物资的历史出入库数据,应用强化学习算法训练货位优化模型。研究表明,与MADDPG、DDPG等算法相比,ECSMADDPG拥有较高的稳定性和回报值。
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自动化仓库的货位优化是提高仓库效率的重要途经之一。本文针对电力仓库货位优化问题,采用基于多智能体强化学习的方法,提升优化效果。首先分析DDPG算法和MADDPG等算法的不足;然后在此基础上提出改进算法ECS-MADDPG及其模型。在该算法中,同时考虑当前时间点的即时奖励和未来奖励因素;最后利用电力物资的历史出入库数据,应用强化学习算法训练货位优化模型。研究表明,与MADDPG、DDPG等算法相比,ECSMADDPG拥有较高的稳定性和回报值。
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