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Omni-scale Learning-based Sequential Decision Framework for Order Fulfillment of Tote-handling Robotic Systems
यह शोध पत्र OLSF-TRS का प्रस्ताव करता है, जो एक सामान्यीकृत और स्केलेबल ढांचा है जो टोट-हैंडलिंग रोबोटिक सिस्टम में अनुक्रमिक ऑर्डर-टोट-रोबोट निर्णयों को अनुकूलित करने के लिए स्ट्रक्चर्ड कॉम्बिनेटोरियल ऑप्टिमाइज़ेशन को मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण लर्निंग (multi-agent reinforcement learning) के साथ एकीकृत करता है, जिससे छोटे पैमाने पर निकट-इष्टतम प्रदर्शन प्राप्त होता है और बड़े पैमाने के परिदृश्यों में टोट गतिविधियों को कम करके और परिचालन दक्षता को बढ़ाकर अत्याधुनिक ह्यूरिस्टिक्स (state-of-the-art heuristics) से काफी बेहतर प्रदर्शन किया जाता है।