| 题名 | 一种多智能体路径规划方法及终端 |
| 发明人 | |
| 第一发明人 | 宋轩
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| 申请人 | 南方科技大学
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| 第一申请人 | 南方科技大学
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| 第一申请人地址 | 518000 广东省深圳市南山区桃源街道学苑大道1088号
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| 当前申请人 | 南方科技大学
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| 当前申请人地址 | 518000 广东省深圳市南山区桃源街道学苑大道1088号 (广东,深圳,南山区)
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| 当前第一申请人 | 南方科技大学
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| 当前第一申请人地址 | 518000 广东省深圳市南山区桃源街道学苑大道1088号 (广东,深圳,南山区)
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| 申请号 | CN202310452118.7
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| 申请日期 | 2023-04-25
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| 公开(公告)号 | CN116187611B
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| 公开日期 | 2023-07-25
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| 授权日期 | 2023-07-25
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| 专利状态 | 授权
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| 法律状态日期 | 2023-07-25
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| 专利类型 | 授权发明
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| 学校署名 | 第一
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| 摘要 | 本发明公开一种多智能体路径规划方法及终端，建立智能体与订单的图神经网络，并建立智能体自身的深度强化学习神经网络；根据所述图神经网络和所述深度强化学习神经网络得到深度强化学习网络；对所述深度强化学习网络进行训练，得到权值更新后的深度强化学习网络；使用所述权值更新后的深度强化学习网络对所述智能体进行订单任务分配以及路径规划，能够使各个智能体之间的数据相互通信，并自动进行任务分配和路径规划，单个智能体出现宕机后，不影响整个仓储管理系统的运行，即使订单变化或智能体数量变动也能够及时重新分配任务和路径规划，从而提高了路径规划的实时性，并确保仓储管理的高效运行。 |
| 其他摘要 | 本发明公开一种多智能体路径规划方法及终端，建立智能体与订单的图神经网络，并建立智能体自身的深度强化学习神经网络；根据所述图神经网络和所述深度强化学习神经网络得到深度强化学习网络；对所述深度强化学习网络进行训练，得到权值更新后的深度强化学习网络；使用所述权值更新后的深度强化学习网络对所述智能体进行订单任务分配以及路径规划，能够使各个智能体之间的数据相互通信，并自动进行任务分配和路径规划，单个智能体出现宕机后，不影响整个仓储管理系统的运行，即使订单变化或智能体数量变动也能够及时重新分配任务和路径规划，从而提高了路径规划的实时性，并确保仓储管理的高效运行。 |
| CPC分类号 | Y02T10/40
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| IPC 分类号 | G06Q10/047
; G06Q10/0835
; G06N3/045
; G06N3/092
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| INPADOC 法律状态 | （+PATENT GRANT）[2023-07-25][CN]
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| INPADOC 同族专利数量 | 1
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| 扩展同族专利数量 | 1
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| 优先权日 | 2023-04-25
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| 专利代理人 | 林栋
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| 代理机构 | 深圳市博锐专利事务所
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| 相关链接 | [来源记录] |
| 来源库 | PatSnap
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| 成果类型 | 专利 |
| 条目标识符 | http://sustech.caswiz.com/handle/2SGJ60CL/562421 |
| 专题 | 南方科技大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 |
宋轩,宋歌,张浩然,等. 一种多智能体路径规划方法及终端[P]. 2023-07-25.
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| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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