【摘 要】
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为解决移动机器人仓储系统中的多AGV无冲突运动规划问题，建立了马尔可夫决策过程（MDP）模型，提出了一种新的基于深度Q网络（DQN）的求解方法。将AGV的位置作为输入信息，利用DQN估计该状态下采取每个动作所能够获得的最大期望累计奖励，并使用经典的深度Q学习算法进行训练。算例计算结果表明，该方法可以有效克服AGV车队在运动中的碰撞问题，从而使得AGV车队能够在无冲突的情况下完成货架搬运任务。另外，
【基金项目】
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2016年智能制造综合标准化项目（工信部联装[2016]213号）；
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为解决移动机器人仓储系统中的多AGV无冲突运动规划问题，建立了马尔可夫决策过程（MDP）模型，提出了一种新的基于深度Q网络（DQN）的求解方法。将AGV的位置作为输入信息，利用DQN估计该状态下采取每个动作所能够获得的最大期望累计奖励，并使用经典的深度Q学习算法进行训练。算例计算结果表明，该方法可以有效克服AGV车队在运动中的碰撞问题，从而使得AGV车队能够在无冲突的情况下完成货架搬运任务。另外，和文献中的一种启发式算法相比，该方法求得的AGV运动规划方案所需要的平均最大完工时间更短。
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