园区物流概念验证 PoC周期 10 周
AGV 车队多智能体调度
为某园区 18 台 AGV 构建多智能体强化学习调度 PoC：死锁次数下降 74%，高峰时段吞吐提升 19%。
死锁次数
基线↓74%
平均通行时间
基线↓28%
高峰吞吐
基线↑19%
// 背景 BACKGROUND
某园区 18 台 AGV 依赖人工调度 + 固定路径表，高峰时段死锁频发，日均拥堵等待 40 分钟以上，影响产线供料节拍。
传统路径规划（A* + 时间窗）在动态扰动下失效：设备故障、临时占道会引发连锁死锁，人工干预成本高。
// 方案 SOLUTION
01
园区路网 1:1 数字孪生（含充电区、电梯、人车混行段），作为训练与验证环境。
02
多智能体强化学习（MAPPO）学习冲突消解策略：共享局部观测，输出速度控制 + 局部改道决策；训练 96 小时覆盖 5000+ 随机扰动场景。
03
调度 API 对接现有 WMS：任务下发 → 智能体自主协商 → 状态回报，保留人工接管通道。
// 技术细节 TECH DETAILS
点开每一节，验证我们的技术深度。
多智能体 RL+
MAPPO 架构，18 智能体共享参数 + 局部观测；奖励函数设计为全局吞吐 + 个体等待惩罚的加权组合，避免「自私」策略。
数字孪生+
园区路网 1:1 复刻（道路拓扑、充电桩、电梯联动逻辑），支持故障注入与随机扰动，训练覆盖 5000+ 场景。
工程集成+
调度算法封装为 REST API 对接现有 WMS；策略推理 2ms/决策周期，支持 100 台级扩展；人工接管通道保留，风险可控。
※ 本案例为概念验证（PoC）项目，指标采集自仿真环境并已做脱敏处理，不代表生产环境承诺值。