Например, Бобцов

Совместное обучение агентов и векторных представлений графов в задаче управления конвейерными лентами

Аннотация:

Предмет исследования. Рассмотрена задача маршрутизации системы конвейерных лент на основе мультиагентного подхода. В большинстве данных конвейерных систем багажных лент в аэропортах используются алгоритмы маршрутизации, основанные на ручном моделировании поведения конвейеров. Такой подход плохо масштабируем. Новые исследования в области машинного обучения предлагают решать задачу маршрутизации с помощью обучения с подкреплением. Метод. Сформулирован подход к совместному обучению агентов и векторных представлений графа. В рамках подхода предложен алгоритм QSDNE, использующий агентов DQN и векторные представления SDNE. Основные результаты. Выполнен сравнительный анализ разработанного алгоритма c алгоритмами мультиагентной маршрутизации без совместного обучения. На основании результатов работы алгоритма QSDNE сделан вывод о его эффективности для оптимизации времени доставки и энергопотребления в конвейерных системах. Алгоритм позволил сократить среднее время доставки на 6 % по сравнению с лучшим аналогом. Практическая значимость. Разработанный подход может быть использован для решения задач маршрутизации со сложными функциями оценки пути и динамически меняющимися топологиями графов, а предложенный алгоритм — для управления конвейерными лентами в аэропортах и в цеховых производствах.

Ключевые слова:

Статьи в номере