Multi-Objective Reinforcement Learning for Large-Scale Tote Allocation in Human-Robot Collaborative Fulfillment Centers
作者: Sikata Sengupta, Guangyi Liu, Omer Gottesman, Joseph W Durham, Michael Kearns, Aaron Roth, Michael Caldara
分类: cs.LG
发布日期: 2026-02-27
💡 一句话要点
提出基于多目标强化学习的大规模货位分配方法，优化人机协作物流中心。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 多目标强化学习 人机协作 物流中心 货位分配 零和博弈
📋 核心要点
- 现有物流中心货位分配方法难以在处理速度、资源利用率和空间利用率等多个目标间进行有效权衡。
- 提出基于多目标强化学习（MORL）的解决方案，利用零和博弈中的最佳响应和无悔动态，学习极小极大策略。
- 实验表明，该方法能够有效权衡多个目标，学习到同时满足所有约束的单一策略，并在误差消除方面有所改进。
📝 摘要（中文）
本文针对集装箱物流中心整合流程的优化问题，该问题需要在处理速度、资源利用率和空间利用率等相互冲突的目标之间进行权衡，同时满足一系列实际运营约束。作者将此问题建模为一个大规模多目标强化学习（MORL）任务，具有高维状态空间和动态系统行为。该方法基于零和博弈中最佳响应和无悔动态的约束强化学习理论进展，实现了有原则的极小极大策略学习。在实际仓库模拟中的策略评估表明，该方法有效地权衡了目标。实验观察到，即使没有理论保证，它也能学习到同时满足所有约束的单一策略。此外，作者还引入了一个理论框架来处理误差消除问题，其中时间平均解显示出振荡行为。该方法返回一个单一迭代，其拉格朗日值接近博弈的极小极大值。这些结果证明了MORL在解决大规模工业系统中复杂、高影响决策问题的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决人机协作物流中心中大规模货位分配的优化问题。现有方法难以同时优化处理速度、资源利用率和空间利用率等多个相互冲突的目标，并且难以处理高维状态空间和动态系统行为带来的挑战。此外，实际运营中存在诸多约束，进一步增加了问题的复杂性。
核心思路：论文的核心思路是将货位分配问题建模为多目标强化学习（MORL）任务，并利用零和博弈中的最佳响应和无悔动态来学习策略。通过这种方式，可以将多个目标转化为博弈中的不同参与者，从而找到一个能够平衡各方利益的策略。这种方法能够有效地处理多个目标之间的权衡，并满足实际运营中的各种约束。
技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 环境建模：构建物流中心的仿真环境，包括货位、机器人、人员等要素。2) 状态空间定义：定义高维状态空间，描述物流中心的当前状态。3) 动作空间定义：定义动作空间，包括货物的移动、分配等操作。4) 多目标强化学习：使用基于零和博弈的MORL算法学习策略。5) 策略评估：在仿真环境中评估学习到的策略的性能。
关键创新：论文的关键创新在于将多目标强化学习与零和博弈理论相结合，提出了一种新的MORL算法。该算法能够有效地处理多个目标之间的权衡，并学习到同时满足所有约束的单一策略。此外，论文还提出了一个理论框架来处理误差消除问题，进一步提高了算法的性能。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用最佳响应和无悔动态来学习策略。2) 定义合适的奖励函数，以反映多个目标之间的权衡。3) 使用深度神经网络来表示策略和价值函数。4) 设计有效的探索策略，以提高算法的收敛速度。5) 引入拉格朗日值来评估策略的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够有效地权衡多个目标，学习到同时满足所有约束的单一策略。具体来说，该方法在处理速度、资源利用率和空间利用率等方面都取得了显著的提升。此外，该方法还能够有效地处理误差消除问题，进一步提高了算法的性能。实验结果证明了MORL在解决大规模工业系统中复杂决策问题的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种类型的物流中心，特别是人机协作的集装箱物流中心。通过优化货位分配，可以提高物流中心的处理速度、资源利用率和空间利用率，从而降低运营成本，提高效率。此外，该方法还可以应用于其他需要权衡多个目标的决策问题，例如智能交通、能源管理等。
📄 摘要（原文）
Optimizing the consolidation process in container-based fulfillment centers requires trading off competing objectives such as processing speed, resource usage, and space utilization while adhering to a range of real-world operational constraints. This process involves moving items between containers via a combination of human and robotic workstations to free up space for inbound inventory and increase container utilization. We formulate this problem as a large-scale Multi-Objective Reinforcement Learning (MORL) task with high-dimensional state spaces and dynamic system behavior. Our method builds on recent theoretical advances in solving constrained RL problems via best-response and no-regret dynamics in zero-sum games, enabling principled minimax policy learning. Policy evaluation on realistic warehouse simulations shows that our approach effectively trades off objectives, and we empirically observe that it learns a single policy that simultaneously satisfies all constraints, even if this is not theoretically guaranteed. We further introduce a theoretical framework to handle the problem of error cancellation, where time-averaged solutions display oscillatory behavior. This method returns a single iterate whose Lagrangian value is close to the minimax value of the game. These results demonstrate the promise of MORL in solving complex, high-impact decision-making problems in large-scale industrial systems.