論文の概要: Learning Efficient and Fair Policies for Uncertainty-Aware Collaborative Human-Robot Order Picking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08006v1
• Date: Tue, 9 Apr 2024 11:45:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 16:54:09.367894
• Title: Learning Efficient and Fair Policies for Uncertainty-Aware Collaborative Human-Robot Order Picking
• Title（参考訳）: 不確実性を考慮した協調型ロボットの順序決定のための学習効率と公正性
• Authors: Igor G. Smit, Zaharah Bukhsh, Mykola Pechenizkiy, Kostas Alogariastos, Kasper Hendriks, Yingqian Zhang,
• Abstract要約: 協調的な人間ロボットのオーダーピッキングシステムでは、人間のピッカーと自律移動ロボット(AMR)は倉庫内を独立して移動し、ピッカーがアイテムをAMRに積む場所で会う。 本稿では,多目的深層強化学習(DRL)アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.997524293204368
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In collaborative human-robot order picking systems, human pickers and Autonomous Mobile Robots (AMRs) travel independently through a warehouse and meet at pick locations where pickers load items onto the AMRs. In this paper, we consider an optimization problem in such systems where we allocate pickers to AMRs in a stochastic environment. We propose a novel multi-objective Deep Reinforcement Learning (DRL) approach to learn effective allocation policies to maximize pick efficiency while also aiming to improve workload fairness amongst human pickers. In our approach, we model the warehouse states using a graph, and define a neural network architecture that captures regional information and effectively extracts representations related to efficiency and workload. We develop a discrete-event simulation model, which we use to train and evaluate the proposed DRL approach. In the experiments, we demonstrate that our approach can find non-dominated policy sets that outline good trade-offs between fairness and efficiency objectives. The trained policies outperform the benchmarks in terms of both efficiency and fairness. Moreover, they show good transferability properties when tested on scenarios with different warehouse sizes. The implementation of the simulation model, proposed approach, and experiments are published.
• Abstract（参考訳）: 協調的な人間ロボットのオーダーピッキングシステムでは、人間のピッカーと自律移動ロボット(AMR)は倉庫内を独立して移動し、ピッカーがアイテムをAMRに積む場所で会う。 本稿では,確率環境下でのAMRにピッカーを割り当てるシステムにおける最適化問題について考察する。 本稿では,多目的深層強化学習(DRL)アプローチを提案する。 提案手法では,グラフを用いて倉庫の状態をモデル化し,地域情報を捕捉し,効率性や作業負荷に関連する表現を効果的に抽出するニューラルネットワークアーキテクチャを定義する。 そこで我々は,DRL手法の訓練と評価に使用する離散イベントシミュレーションモデルを開発した。 実験では, 公平性と効率性の両目標との良好なトレードオフを概説する, 支配的でない政策集合を見出すことが実証された。 トレーニングされたポリシーは、効率性と公平性の両面でベンチマークを上回っます。 さらに、異なる倉庫サイズのシナリオでテストした場合、優れたトランスファービリティ特性を示す。 シミュレーションモデルの実装,提案手法,実験について報告する。

関連論文リスト

• SRAP-Agent: Simulating and Optimizing Scarce Resource Allocation Policy with LLM-based Agent [45.41401816514924]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)を経済シミュレーションに統合する,革新的なフレームワークSRAP-Agentを提案する。 我々は、SRAP-Agentの有効性と有効性を検証するために、広範な政策シミュレーション実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T03:43:42Z)
• Joint Demonstration and Preference Learning Improves Policy Alignment with Human Feedback [58.049113055986375]
  我々は、報酬モデルとポリシーをトレーニングするために、AIHF(Alignment with Integrated Human Feedback)と呼ばれる単一ステージアプローチを開発する。 提案した手法は、一般的なアライメントアルゴリズムに容易に還元し、活用できる、効率的なアルゴリズムの集合を認めている。 本研究では,LLMにおけるアライメント問題と,MuJoCoにおけるロボット制御問題を含む広範な実験により,提案手法の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T01:20:53Z)
• Building Socially-Equitable Public Models [32.35090986784889]
  パブリックモデルは、さまざまなダウンストリームタスクを予測し、さまざまなAIアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 我々は、下流エージェントの目的を最適化プロセスに統合することを提唱する。 本研究では,不均一なエージェント間の公平性を育成し,パフォーマンスの相違に対処する新しいエクイタブル・オブジェクトを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T21:27:43Z)
• Efficient Multi-agent Reinforcement Learning by Planning [33.51282615335009]
  マルチエージェント強化学習(MARL)アルゴリズムは、大規模意思決定タスクの解決において、目覚ましいブレークスルーを達成している。 既存のMARLアルゴリズムの多くはモデルフリーであり、サンプル効率を制限し、より困難なシナリオでの適用を妨げている。 政策探索のための集中型モデルとモンテカルロ木探索(MCTS)を組み合わせたMAZeroアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T04:36:02Z)
• Causal Coordinated Concurrent Reinforcement Learning [8.654978787096807]
  本稿では,データ共有と協調探索のための新しいアルゴリズムフレームワークを提案する。 本アルゴリズムは,独立規制による個人差分制御モデルパラメータの抽出において,付加雑音モデル-混合モデル(ANM-MM)という形で因果推論アルゴリズムを利用する。 抽出したモデルパラメータの類似度に基づく新しいデータ共有方式を提案し, 自己回帰, 振り子, カートポールのスイングアップタスクのセットにおいて, 優れた学習速度を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-31T17:20:28Z)
• When Demonstrations Meet Generative World Models: A Maximum Likelihood Framework for Offline Inverse Reinforcement Learning [62.00672284480755]
  本稿では, 専門家エージェントから, 一定の有限個の実演において観測された動作を過小評価する報酬と環境力学の構造を復元することを目的とする。 タスクを実行するための正確な専門知識モデルは、臨床的意思決定や自律運転のような安全に敏感な応用に応用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-15T04:14:20Z)
• Efficient Model-based Multi-agent Reinforcement Learning via Optimistic Equilibrium Computation [93.52573037053449]
  H-MARL (Hallucinated Multi-Agent Reinforcement Learning) は,環境と数回交流した後の平衡政策を学習する。 自律運転シミュレーションベンチマークにおいて,本手法を実験的に実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-14T17:24:03Z)
• On Effective Scheduling of Model-based Reinforcement Learning [53.027698625496015]
  実データ比率を自動的にスケジュールするAutoMBPOというフレームワークを提案する。 本稿ではまず,政策訓練における実データの役割を理論的に分析し,実際のデータの比率を徐々に高めれば,より優れた性能が得られることを示唆する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-16T15:24:59Z)
• Multitask Adaptation by Retrospective Exploration with Learned World Models [77.34726150561087]
  本稿では,タスク非依存ストレージから取得したMBRLエージェントのトレーニングサンプルを提供するRAMaというメタ学習型アドレッシングモデルを提案する。 このモデルは、期待されるエージェントのパフォーマンスを最大化するために、ストレージから事前のタスクを解く有望な軌道を選択することで訓練される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-25T20:02:57Z)
• DEALIO: Data-Efficient Adversarial Learning for Imitation from Observation [57.358212277226315]
  観察ifoからの模倣学習において、学習エージェントは、実演者の生成した制御信号にアクセスせずに、実演行動の観察のみを用いて実演エージェントを模倣しようとする。 近年、逆模倣学習に基づく手法は、ifO問題に対する最先端のパフォーマンスをもたらすが、データ非効率でモデルなしの強化学習アルゴリズムに依存するため、サンプルの複雑さに悩まされることが多い。 この問題は、サンプルの収集が時間、エネルギー、およびリスクの面で高いコストを被る可能性がある現実世界の設定に展開することは非現実的です。 よりデータ効率の高いifOアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-31T23:46:32Z)
• MM-KTD: Multiple Model Kalman Temporal Differences for Reinforcement Learning [36.14516028564416]
  本稿では、最適制御ポリシーを学習するための革新的マルチモデルカルマン時間差分(MM-KTD)フレームワークを提案する。 システムのサンプリング効率を高めるために,能動的学習法を提案する。 実験の結果, MM-KTDフレームワークは最先端のフレームワークに比べて優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-30T06:39:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。