基于多级决策的多智能化自动导航车调度系统

提出基于多级决策和协作学习的方法来建立自动导航车（AGV）调度系统中每个AGV所需要的动态分布式调度策略。系统中的第一个AGV都由一个具有两级决策能力的智能体控制：在选择级，智能体采用Markov对策框架下的强化学习方法，以根据其他AGV当前的子任务建立自已的最有反应子任务；在行动级，智能体通过强化学习建立优化的动作策略来完成由级选择级确定的子任务。AGV调度仿真结果证明，该方法能提高系统的产量，并在零件到达比变化时保持输出产量的稳定。