《表2 仿真结果：基于强化学习的多机器人仓储调度方法研究》

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《基于强化学习的多机器人仓储调度方法研究》

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对本文所设计算法的有效性进行验证，硬件配置为Intel?CoreTMi7-2600，Matlab 2017a，对其进行仿真实验，相关参数设置如表1所示。订单任务数量分别设置为50，100，150，200，250，进行了5组测试。将最终的实验结果与文献[11]中所设计的一种基于虚拟任务遗传算法的多机器人任务分配和Q-Learning单智能体路径规划算法所得到的结果进行比较，主要比较了运行时间和机器人所走的总路程这两个主要指标。其仿真结果如表2所示。