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公开(公告)号：CN117875676A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410277443.9
申请日：2024-03-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/087
Abstract: 本发明公开了订单处理与机器人任务编排的联合调度方法，涉及智能调度技术领域，能够考虑订单指派、货架指派和机器人任务分配的联合优化，获得较优的联合调度方案。具体步骤为：首先获取订单、货架、商品、工作站以及移动机器人的信息。建立关键货架集合。生成货架向工作站的及订单向工作站的指派方案。建立多移动机器人货架搬运任务分配初始方案，连续迭代执行多次机器人间的任务交换，每次交换获得新的任务分配方案，针对新的任务分配方案重新评估完工移动距离，若改进则保留新的任务分配方案；完成任务交换之后得到最终的任务分配方案；输出货架向工作站的指派方案、订单向工作站的指派方案以及最终的任务分配方案。
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公开(公告)号：CN117875676B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410277443.9
申请日：2024-03-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/087
Abstract: 本发明公开了订单处理与机器人任务编排的联合调度方法，涉及智能调度技术领域，能够考虑订单指派、货架指派和机器人任务分配的联合优化，获得较优的联合调度方案。具体步骤为：首先获取订单、货架、商品、工作站以及移动机器人的信息。建立关键货架集合。生成货架向工作站的及订单向工作站的指派方案。建立多移动机器人货架搬运任务分配初始方案，连续迭代执行多次机器人间的任务交换，每次交换获得新的任务分配方案，针对新的任务分配方案重新评估完工移动距离，若改进则保留新的任务分配方案；完成任务交换之后得到最终的任务分配方案；输出货架向工作站的指派方案、订单向工作站的指派方案以及最终的任务分配方案。
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公开(公告)号：CN117361013A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311125785.0
申请日：2023-09-01
Applicant: 北京理工大学 , 北京云迹科技股份有限公司
IPC: B65G1/137 , B65G1/04 , G06Q10/087 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的多机货架仓储调度方法，可以提高多机仓储调度物流系统执行效率；使用深度强化学习算法实现多机货架仓储调度问题的自主决策，人工设计成本低，求解效率高，实时性好，自适应能力好；设计了多机仓储调度网络掩码机制，结合多头注意力神经网络解决了允许执行的动作空间可变的硬性约束问题；设计了多机货架仓储调度动作空间结构，在保证动作数量较少的同时，将多智能体学习问题转化成可以集中式训练的单体马尔可夫决策过程模型，避免了多智能体强化学习中常见的非平稳环境问题和动作空间爆炸的问题，有利于保证强化学习算法的收敛和提高算法的训练速度；设计的顺序执行操作避免了多智能体同时决策产生任务冲突。
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公开(公告)号：CN118246667A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410320978.X
申请日：2024-03-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/092 , G06Q10/067 , G06Q10/087
Abstract: 本发明公开了多仓储机器人动态调度系统及方法，属于物流调度及人工智能技术领域，构建了多仓储机器人动态调度系统和调度模型和基于注意力机制的层次化神经网络结构，对多仓储机器人调度任务结构进行分解，有效降低多仓储机器人调度问题的动作空间维度，避免维数灾难，提高强化学习算法的学习效率；采用深度强化学习算法训练层次化神经网络模型，提高调度系统计算求解速度；调度系统采用事件触发的方式触发调度求解算法的运行条件，求解周期时间不固定，能够减少计算资源浪费，有利于加速训练时数据采样，加快学习进程；充分利用神经网络部署时推理速度快的优点，可根据动态环境状态实时生成任务指令，缩减调度周期所需时间，提高调度系统的柔性。
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