Online Multi-Agent Pickup and Delivery with Task Deadlines

要約

自動倉庫や自動工場における納期管理は、顧客満足度を維持し、シームレスな生産を確保するために非常に重要です。
この研究では、オンライン マルチエージェント集配とタスク期限付き配達 (MAPD-D) の問題を紹介します。これは、配達期限を組み込んだオンライン MAPD 問題の高度な変形です。
MAPD の問題では、エージェントはオンラインで配信タスクの継続的なストリームを管理する必要があります。
タスクは随時追加されます。
エージェントは、相互の衝突を避けながらタスクを完了する必要があります。
MAPD-D は、タスクの期限を組み込んだ動的で期限主導のアプローチを導入し、従来の MAPD フレームワークに挑戦します。
MAPD-D に取り組むために、デッドラインアウェア トークン パッシング (D-TP) と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案します。
D-TP アルゴリズムは、実行コストと期限の近さのバランスをとりながら、集荷期限を計算し、タスクを割り当てます。
さらに、タスクの遅延をさらに削減するために、タスク スワップを伴う D-TP (D-TPTS) 手法を導入し、タスク スワップ戦略を通じて柔軟性と効率を強化します。
提案された手法の有効性を示すために、模擬倉庫環境で数値実験が行われました。
D-TP と D-TPTS は両方とも、既存の方法と比較してタスクの遅刻が大幅に減少することが実証されました。
納期の厳しい自動倉庫や工場の効率的な運用に貢献します。

要約(オリジナル)

Managing delivery deadlines in automated warehouses and factories is crucial for maintaining customer satisfaction and ensuring seamless production. This study introduces the problem of online multi-agent pickup and delivery with task deadlines (MAPD-D), an advanced variant of the online MAPD problem incorporating delivery deadlines. In the MAPD problem, agents must manage a continuous stream of delivery tasks online. Tasks are added at any time. Agents must complete their tasks while avoiding collisions with each other. MAPD-D introduces a dynamic, deadline-driven approach that incorporates task deadlines, challenging the conventional MAPD frameworks. To tackle MAPD-D, we propose a novel algorithm named deadline-aware token passing (D-TP). The D-TP algorithm calculates pickup deadlines and assigns tasks while balancing execution cost and deadline proximity. Additionally, we introduce the D-TP with task swaps (D-TPTS) method to further reduce task tardiness, enhancing flexibility and efficiency through task-swapping strategies. Numerical experiments were conducted in simulated warehouse environments to showcase the effectiveness of the proposed methods. Both D-TP and D-TPTS demonstrated significant reductions in task tardiness compared to existing methods. Our methods contribute to efficient operations in automated warehouses and factories with delivery deadlines.

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