論文の概要: Scalable Multi-Agent Reinforcement Learning for Warehouse Logistics with Robotic and Human Co-Workers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11498v3
• Date: Fri, 30 Aug 2024 14:07:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-02 20:50:35.753053
• Title: Scalable Multi-Agent Reinforcement Learning for Warehouse Logistics with Robotic and Human Co-Workers
• Title（参考訳）: ロボットと人間の共同作業者による倉庫ロジスティックスのためのスケーラブルなマルチエージェント強化学習
• Authors: Aleksandar Krnjaic, Raul D. Steleac, Jonathan D. Thomas, Georgios Papoudakis, Lukas Schäfer, Andrew Wing Keung To, Kuan-Ho Lao, Murat Cubuktepe, Matthew Haley, Peter Börsting, Stefano V. Albrecht,
• Abstract要約: 我々は、多数の移動ロボットと人間のピッカーが協力して倉庫内でアイテムを収集、配達する倉庫について検討する。 私たちが取り組んだ根本的な問題は、これらの作業員がこの作業においてパフォーマンスを最大化するために、倉庫内での動きと動作をどのように調整する必要があるかである。 我々は,マネージャエージェントが労働者エージェントに目標を割り当てる階層的MARLアルゴリズムを開発し,グローバルな目標の最大化に向けて,マネージャと労働者の方針を協調的に訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.293077032127904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider a warehouse in which dozens of mobile robots and human pickers work together to collect and deliver items within the warehouse. The fundamental problem we tackle, called the order-picking problem, is how these worker agents must coordinate their movement and actions in the warehouse to maximise performance in this task. Established industry methods using heuristic approaches require large engineering efforts to optimise for innately variable warehouse configurations. In contrast, multi-agent reinforcement learning (MARL) can be flexibly applied to diverse warehouse configurations (e.g. size, layout, number/types of workers, item replenishment frequency), and different types of order-picking paradigms (e.g. Goods-to-Person and Person-to-Goods), as the agents can learn how to cooperate optimally through experience. We develop hierarchical MARL algorithms in which a manager agent assigns goals to worker agents, and the policies of the manager and workers are co-trained toward maximising a global objective (e.g. pick rate). Our hierarchical algorithms achieve significant gains in sample efficiency over baseline MARL algorithms and overall pick rates over multiple established industry heuristics in a diverse set of warehouse configurations and different order-picking paradigms.
• Abstract（参考訳）: 我々は、多数の移動ロボットと人間のピッカーが協力して倉庫内でアイテムを収集、配達する倉庫について検討する。 私たちが取り組んだ、オーダーピッキング問題と呼ばれる基本的な問題は、この作業においてパフォーマンスを最大化するために、これらの作業員が倉庫内での動きと行動を調整する必要があることである。 ヒューリスティックなアプローチを用いた産業手法の確立には、自然に変化する倉庫の構成を最適化するために、大規模なエンジニアリングの努力が必要である。 対照的に、マルチエージェント強化学習(MARL)は、さまざまな倉庫構成(例えば、サイズ、レイアウト、労働者の番号/タイプ、アイテム補充頻度)や、さまざまな種類のオーダーピッキングパラダイム(例えば、Goods-to-PersonやPerson-to-Goods)に柔軟に適用することができる。 我々は,マネージャエージェントが労働者エージェントに目標を割り当てる階層的MARLアルゴリズムを開発し,グローバルな目標(例えば,選別率)を最大化するために,管理者と労働者の方針を協調的に訓練する。 我々の階層的アルゴリズムは、基本的MARLアルゴリズムよりもサンプル効率が大幅に向上し、様々な倉庫構成と異なるオーダーピッキングパラダイムにおいて、複数の確立された業界ヒューリスティックよりも全体の選択率が向上する。

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