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
Scalable Deep Reinforcement Learning for a Multi-Agent Warehouse System
2022-01-01
Hochschulschrift
Elektronische Ressource
Englisch
DDC: | 629 |
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning in Vehicular OCC
IEEE | 2022
|DEEP REINFORCEMENT LEARNING FOR MULTI-AGENT AUTONOMOUS SATELLITE INSPECTION
Springer Verlag | 2024
|A Scalable Multi-agent Reinforcement Learning Approach for the Dynamic Taxi Dispatch Problem
Springer Verlag | 2022
|