This project concerns optimizing the behavior ofmultiple dispatching robots in a virtual warehouse environment.Q-learning and deep Q-learning algorithms, two establishedmethods in reinforcement learning, were used for this purpose.Simulations were run during the project, implementing andcomparing different algorithms on environments with up to fourrobots. The efficiency of a given algorithm was assessed primarilyby the number of packages it enabled the robots to deliver andhow fast the solution converged. The simulation results revealedthat a Q-learning algorithm could solve problems in environmentswith up to two active robots efficiently. To solve more complexproblems in environments with more than two robots, deep Qlearninghad to be implemented to avoid prolonged computationsand excessive memory usage. / Detta projekt handlar om att optimera rörelserna för ett flertal robotar i en virtuell miljö. Q-learning och deep Q-learning-algoritmer, två väletablerade metoder inom maskininlärning, användes för detta. Under projektet utfördes simuleringar där de olika algoritmerna jämfördes i miljöer med upp till fyra robotar. En given algoritms prestanda bedömdes med avseende på hur många paket robotarna kunde leverera i miljön samt hur snabbt en lösning konvergerade. Resultaten visade att Q-learning kunde lösa problem i miljöer med upp 2 robotar effektivt. För större problem användes deep Q-learning för att undvika långvariga beräkningar och stor minnesåtgång. / Kandidatexjobb i elektroteknik 2021, KTH, Stockholm
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-307638 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Stenberg, Holger, Wahréus, Johan |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2021:149 |
Page generated in 0.002 seconds