基于递阶强化学习的多智能体AGV调度系统 (2002年)

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文件名称：基于递阶强化学习的多智能体AGV调度系统 (2002年)

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更新时间：2024-06-04 11:43:56

自然科学 论文

递阶强化学习是解决状态空问庞大的复杂系统智能体决策的有效方法。具有高散动态特性的AGV调度系统需要实时动态的调度方法，而具有MaxQ递阶强化学习能力的多智能体通过商效的强化学习方法和协作，可以实现AGV的实时调度。仿真实验证明了这种方法的有效性。