一篇AAAI论文,看菜鸟如何提升物流多智能体系统产能?

前言

随着互联网和电子商务的发展以及全球化的不断加速,中国产业持续升级,人工智能与机器人集群逐步被应用于制造业与物流供应链产业中。机器人集群的主要目的是与人协同合作,将人从沉重的重体力搬运任务中解放出来,专注于更精细的操作当中。由于在工业界的广泛应用与进一步智能化生产的思考,机器人集群调度成为了多智能体系统(Multi-agent System)学术研究中的一个新兴研究方向,其核心问题是如何调度机器人执行合适的任务并规划高效的路径,使得系统整体效率最优。

与传统工业优化不同,多智能体系统中每个机器人互相替代性很强,流程是非线性的,导致系统效率很难直接建模。一般通过调整任务分配与移动路径,优化总任务距离来间接逼近系统效率。但我们在实践中发现,任务距离与系统效率并不强相关。由于成本的限制,机器人数量往往是有限的,当针对任务距离进行优化时,会导致部分作业人员过于繁忙,而部分作业人员无事可做的问题。

因此我们结合了菜鸟柔性自动化实验室在多智能体系统的实践与反思,于论文《Idle Time Optimization for Target Assignment and Path Finding in Sortation Centers》中提出了基于工作站空闲时间的优化模型,关注如何最大化人的能力,从而推动整个系统达到更高的效率。我们对工作站的工作时间进行了离散化切分,模拟了机器人排队与等待的情况,并通过一套统一的网络流模型获得机器人与工作站的分配策略,以及机器人集群的路径规划,提升了系统产能。

论文地址:https://aaai.org/Papers/AAAI/2020GB/AAAI-KouN.3001.pdf

应用场景

基于多智能体集群的自动化技术方案的兴起和发展,促进了现代物流业的发展和全球化,代表着物流与供应链行业未来的一个主要方向。在阿里巴巴旗下菜鸟网络以及其合作伙伴的仓储和分拨中心有着成百上千的机器人在工作,实现包裹高效安全的到达用户手上。

图1. 机器人集群在分拨中心进行包裹分拨图1是一个机器人分拨中心,几百个机器人在快速的把大量的包裹根据城市分拨,帮助干线物流网络更高效的运输包裹。机器人分拨中心的核心是三部分:工作站(Station),机器人(Agent)以及道口(Sorting Bin)。机器人会自动行驶到工作站领取包裹,通过自动扫码,然后再将包裹运输到对应的目的地道口,此时机器人会将包裹投进道口,从而完成包裹分拨。如何让这几百个机器人高效的运转,使得包裹可以更加快速的到达用户手中。这里要值得思考的是,一般性的会认为让这些机器人总的行驶路线最短就会使得整个分拨中心的效率最高。然而并不是这样,我们会看输入和输出,输入是所有的包裹,输出是各个道口中的包裹。受限于大量的包裹以及有限的机器人,仅仅是去优化路线最短并不能最大产出,这样就会存在部分工作站机器人排队而另一些工作站缺乏机器人的情况,在输入部分就已经限制了整个系统的产能。所以我们的目标是最小化所有工作站的空闲时间,来达到最大化系统产能的目的。下面会介绍如何建模来解决最小化空闲时间的问题。

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