論文の概要: Deep Reinforcement Learning for Dynamic Order Picking in Warehouse Operations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01656v1
• Date: Sat, 3 Aug 2024 03:56:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 19:10:37.588585
• Title: Deep Reinforcement Learning for Dynamic Order Picking in Warehouse Operations
• Title（参考訳）: 倉庫作業における動的順序付けのための深部強化学習
• Authors: Sasan Mahmoudinazlou, Abhay Sobhanan, Hadi Charkhgard, Ali Eshragh, George Dunn,
• Abstract要約: 本研究は動的順序決定問題に対処する。 固定順序集合を仮定する伝統的な手法は、この動的環境において不足する。 顧客の要求に固有の不確実性を扱うためのソリューション手法として,Deep Reinforcement Learning (DRL) を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6116681488656472
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Order picking is a crucial operation in warehouses that significantly impacts overall efficiency and profitability. This study addresses the dynamic order picking problem, a significant concern in modern warehouse management where real-time adaptation to fluctuating order arrivals and efficient picker routing are crucial. Traditional methods, often assuming fixed order sets, fall short in this dynamic environment. We utilize Deep Reinforcement Learning (DRL) as a solution methodology to handle the inherent uncertainties in customer demands. We focus on a single-block warehouse with an autonomous picking device, eliminating human behavioral factors. Our DRL framework enables the dynamic optimization of picker routes, significantly reducing order throughput times, especially under high order arrival rates. Experiments demonstrate a substantial decrease in order throughput time and unfulfilled orders compared to benchmark algorithms. We further investigate integrating a hyperparameter in the reward function that allows for flexible balancing between distance traveled and order completion time. Finally, we demonstrate the robustness of our DRL model for out-of-sample test instances.
• Abstract（参考訳）: 注文の取り出しは倉庫における重要な作業であり、全体の効率と収益性に大きな影響を及ぼす。 本研究は、変動する注文の到着と効率的なピッカールーティングへのリアルタイム適応が不可欠である、現代の倉庫管理において重要な関心事である動的オーダーピッカー問題に対処する。 固定順序集合を仮定する伝統的な手法は、この動的環境において不足する。 顧客の要求に固有の不確実性を扱うためのソリューション手法として,Deep Reinforcement Learning (DRL) を利用する。 我々は、自律的なピックアップ装置を備えた単一ブロック倉庫に焦点を合わせ、人間の行動要因を排除した。 我々のDRLフレームワークは、ピッカー経路の動的最適化を可能にし、特に高次到着率において、注文スループットの時間を大幅に短縮する。 実験では、ベンチマークアルゴリズムと比較して、注文スループット時間と未充足順序が大幅に減少することを示した。 さらに,超パラメータを報酬関数に統合することにより,移動距離と注文完了時間との柔軟なバランスをとることができる。 最後に、サンプル外テストインスタンスに対するDRLモデルの堅牢性を示す。

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