Quantization-aware distributed deep reinforcement learning for dynamic multi-robot scheduling

2025-07-16

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AI

DOI：10.1016/j.eswa.2025.129027

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摘要

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• 动态多港多机器人场景下实时货物调度的分布式强化学习框架。 • MaxNextQ 结合 ε-贪心策略在高维优化中平衡有前景决策的探索与利用。 • 微调的量化感知训练以加速模型收敛并提升部署效率。 • 相比标准基准数据集，实现 5.75% 更高的评分和 22.95% 更快的完成速度。

Keyword:

Distributed Reinforcement Learning

Multi-port Multi-robot Scheduling

MaxNextQ

Quantization-Aware Training

Real-time Optimization