This report presents an application of reinforcementlearning to the problem of controlling multiple robots performingthe task of moving boxes in a warehouse environment. The robotsmake autonomous decisions individually and avoid colliding witheach other and the walls of the warehouse. The problem is definedas a dynamical multi-agent system and a solution is reachedby applying the DQN algorithm. The solution is designed forachieving scalability, meaning that the trained robots are flexibleenough to be deployed in simulated environments of differentsizes and alongside a different number of robots. This wassuccessfully achieved by feature engineering. ; Denna rapport presenterar en implementation av Reinforcement Learning som löser problemet med att styra flertalet robotar som utför uppgiften att flytta lådor i en lager miljö. Robotarna tar autonoma beslut individuellt och försöker att undvika att krocka med varandra och väggarna av lagerlokalen. Problemet definieras som ett dynamiskt multi-agent system och en lösning nås genom att tillämpa DQN algoritmen. Lösningen är utformad för att uppnå skalbarhet, vilket innebär att robotarna ska vara flexibla nog att agera i miljöer av antal robotar. Detta uppnåddes framgångsrikt genom att implementera funktionsextraktion. ; Kandidatexjobb i elektroteknik 2022, KTH, Stockholm


    Zugriff

    Download


    Exportieren, teilen und zitieren



    Titel :

    Scalable Deep Reinforcement Learning for a Multi-Agent Warehouse System


    Beteiligte:
    Khan, Akib (Autor:in) / Loberg, Marcus (Autor:in)

    Erscheinungsdatum :

    2022-01-01


    Medientyp :

    Hochschulschrift


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch



    Klassifikation :

    DDC:    629




    Multi-Agent Deep Reinforcement Learning in Vehicular OCC

    Islam, Amirul / Musavian, Leila / Thomos, Nikolaos | IEEE | 2022


    DEEP REINFORCEMENT LEARNING FOR MULTI-AGENT AUTONOMOUS SATELLITE INSPECTION

    Lei, Henry H. / Shubert, Matt / Damron, Nathan et al. | Springer Verlag | 2024


    Autonomous Separation Assurance with Deep Multi-Agent Reinforcement Learning

    Brittain, Marc W. / Yang, Xuxi / Wei, Peng | AIAA | 2021


    A Scalable Multi-agent Reinforcement Learning Approach for the Dynamic Taxi Dispatch Problem

    Alhusin, Mohammed / Pasquier, Michel / Barlas, Gerassimos | Springer Verlag | 2022