发布 Warehouse Order-Picking Simulation 数据集, 应用在 自动化仓储、强化学习 领域

本次发布的数据集 Warehouse Order-Picking Simulation, 该数据集基于模拟仓库环境，旨在研究涉及多个移动机器人和人类工人的订单拣选问题。该仿真环境包含了多种配置，用于测试分层多代理强化学习算法。此外，实验过程中使用了WandB进行性能指标的跟踪监测。数据集的规模包括1276个物品位置、16辆自动引导车、8名拣货员，以及每场模拟中的80个订单。任务目标是使用多代理强化学习（MARL）对订单拣选的协调与优化进行研究。

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