基于深度强化学习的图书分拣车的路径规划

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摘  要： 针对图书智能分拣系统中的分拣车路径规划问题，提出一种基于深度强化学习框架和竞争双深度Q网络路径规划算法。将分拣车的路径规划问题构建成马尔可夫决策过程，然后通过结合竞争Q网络和双深度Q网络构建竞争双深度Q网络（D3QN），进而在避免过估计的同时，优化网络结构。最后，通过设计智能代理的状态、动作和奖励函数，并采用动态[ε⁃]贪婪算法和衰减式学习率策略，使智能代理能够快速地选择最优动作，缩短完成预定卸载的移动路径，降低碰撞障碍物的概率。（剩余12544字）

试读结束

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