研究人员开发了SOAR，一个深度强化学习框架，旨在优化机器人移动履行系统中的订单分配和机器人调度。这种统一的方法解决了动态仓储环境中实时约束和复杂决策的挑战。SOAR利用软订单分配和事件驱动马尔可夫决策过程，并结合了异构图Transformer和奖励塑形以提高性能。实验表明，SOAR以低延迟将全局完成时间减少了7.5%，平均订单完成时间减少了15.4%，证明了其在生产环境中的实际可行性。 AI
影响 该框架可以显著提高自动化仓储运营的效率并降低成本。
排序理由 这是一篇详细介绍用于优化机器人系统的新框架的研究论文。
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arXiv:2605.03842v1 Announce Type: new Abstract: Robotic Mobile Fulfillment Systems (RMFS) rely on mobile robots for automated inventory transportation, coordinating order allocation and robot scheduling to enhance warehousing efficiency. However, optimizing RMFS is challenging du…
Robotic Mobile Fulfillment Systems (RMFS) rely on mobile robots for automated inventory transportation, coordinating order allocation and robot scheduling to enhance warehousing efficiency. However, optimizing RMFS is challenging due to strict real-time constraints and the strong…