Emergent Incident Response for Unmanned Warehouses with Multi-agent Systems*

要約

無人倉庫は物流の重要な部分であり、その運用効率を改善することでサービス効率を効果的に高めることができます。
しかし、無人倉庫システムは複雑でエラーが発生しやすいため、運用中にインシデントが発生する可能性があり、そのほとんどが入出荷作業で発生し、運用効率が低下する可能性があります。
したがって、このようなインシデントへの対応を改善することが重要です。
この論文では、Safe-MADDPG に基づいた緊急インシデント対応のための協調最適化アルゴリズムを提案します。
緊急インシデント対応時の安全要件を満たすために、さまざまな要因間の本質的な隠れた関係を調査しました。
このアルゴリズムは、緊急インシデント対応プロセス中のエージェントの制約情報と、エージェント上の無人倉庫の動的環境の制約情報を取得することで、安全リスクを軽減し、連鎖事故の発生を回避します。
これにより、無人システムが緊急インシデント対応タスクを完了し、次の最適化目標を達成できるようになります。(1) 緊急インシデントによって引き起こされる損失を最小限に抑える。
(2) 応答プロセス中のインバウンドおよびアウトバウンド操作の運用効率を最大化します。
模擬無人倉庫シナリオで実施された一連の実験は、提案された方法の有効性を実証します。

要約(オリジナル)

Unmanned warehouses are an important part of logistics, and improving their operational efficiency can effectively enhance service efficiency. However, due to the complexity of unmanned warehouse systems and their susceptibility to errors, incidents may occur during their operation, most often in inbound and outbound operations, which can decrease operational efficiency. Hence it is crucial to to improve the response to such incidents. This paper proposes a collaborative optimization algorithm for emergent incident response based on Safe-MADDPG. To meet safety requirements during emergent incident response, we investigated the intrinsic hidden relationships between various factors. By obtaining constraint information of agents during the emergent incident response process and of the dynamic environment of unmanned warehouses on agents, the algorithm reduces safety risks and avoids the occurrence of chain accidents; this enables an unmanned system to complete emergent incident response tasks and achieve its optimization objectives: (1) minimizing the losses caused by emergent incidents; and (2) maximizing the operational efficiency of inbound and outbound operations during the response process. A series of experiments conducted in a simulated unmanned warehouse scenario demonstrate the effectiveness of the proposed method.

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