Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-agent Reinforcement Learning for Dynamic Dispatching in Material Handling Systems

論文の概要: Multi-agent Reinforcement Learning for Dynamic Dispatching in Material Handling Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18435v1
Date: Fri, 27 Sep 2024 03:57:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-06 06:21:38.159408
Title: Multi-agent Reinforcement Learning for Dynamic Dispatching in Material Handling Systems
Title（参考訳）: 材料処理システムにおける動的分散のためのマルチエージェント強化学習
Authors: Xian Yeow Lee, Haiyan Wang, Daisuke Katsumata, Takaharu Matsui, Chetan Gupta,
Abstract要約: 本稿では,動的ディスパッチ戦略を学習するためのマルチエージェント強化学習(MARL)手法を提案する。本手法をベンチマークするために,実システムの複雑さを反映した物質処理環境を開発した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.050348337816326
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper proposes a multi-agent reinforcement learning (MARL) approach to learn dynamic dispatching strategies, which is crucial for optimizing throughput in material handling systems across diverse industries. To benchmark our method, we developed a material handling environment that reflects the complexities of an actual system, such as various activities at different locations, physical constraints, and inherent uncertainties. To enhance exploration during learning, we propose a method to integrate domain knowledge in the form of existing dynamic dispatching heuristics. Our experimental results show that our method can outperform heuristics by up to 7.4 percent in terms of median throughput. Additionally, we analyze the effect of different architectures on MARL performance when training multiple agents with different functions. We also demonstrate that the MARL agents performance can be further improved by using the first iteration of MARL agents as heuristics to train a second iteration of MARL agents. This work demonstrates the potential of applying MARL to learn effective dynamic dispatching strategies that may be deployed in real-world systems to improve business outcomes.
Abstract（参考訳）: 本稿では,動的ディスパッチ戦略を学習するためのマルチエージェント強化学習(MARL)手法を提案する。提案手法をベンチマークするために,異なる場所における様々な活動,物理的制約,不確実性など,実際のシステムの複雑さを反映した物質処理環境を開発した。学習中の探索を強化するため,既存の動的ディスパッチヒューリスティックの形でドメイン知識を統合する手法を提案する。実験結果から,本手法は中央値スループットにおいて,ヒューリスティックスを最大7.4%向上させることができることがわかった。さらに、異なる機能を持つ複数のエージェントを訓練する際に、異なるアーキテクチャがMARL性能に与える影響を分析する。また,第1回MARLエージェントをヒューリスティックとして使用して,第2回MARLエージェントのトレーニングを行うことにより,MARLエージェントの性能をさらに向上できることを示す。この研究は、MARLを適用して実世界のシステムに展開されるビジネス成果を改善するための効果的な動的ディスパッチ戦略を学習する可能性を実証する。

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