基于量化感知的分布式深度强化学习在动态多机器人调度中的应用

《Expert Systems with Applications》：Quantization-Aware Distributed Deep Reinforcement Learning for Dynamic Multi-Robot Scheduling

智能港口多机器人动态调度中，传统方法难以平衡解质量与实时性，DRL虽提升适应性但存在计算开销大、部署延迟高问题。本文提出分布式深度强化学习（DDRL）框架，通过端口并行决策缓解计算压力，结合队友协作模型与贪婪MaxNextQ策略优化Q值选择，并创新性地引入量化感知训练（QAT）方法，在保持模型精度的同时将FP32模型压缩至INT8，实现部署效率提升22.95%-23.37%，目标分数提升5.75%-7.05%。

　　在智能港口物流领域，集装箱装卸作业正面临着日益严峻的挑战，尤其是在协调机器人舰队的运行方面。随着任务复杂性的指数级增长，传统的调度方法在实时性、计算效率和动态环境适应能力方面均显不足。近年来，尽管深度强化学习（DRL）在动态任务调度中的适应性得到了显著提升，但其较高的计算开销和部署延迟仍然限制了其在时间敏感型港口操作中的实际应用。因此，本文提出了一种分布式深度强化学习（DDRL）框架，旨在通过并行化决策机制，有效缓解计算压力，提升操作效率。

本文的研究背景源于智能制造的快速发展，智能港口已成为大规模自动化调度系统的重要基础平台。特别是，多机器人系统的高效调度问题受到了广泛关注，这主要得益于集装箱处理任务对时间效率和操作精度的日益严格要求。当前，多端口、多机器人调度问题已成为研究的热点，其核心目标是在严格的时间和资源约束下优化多目标调度策略。为了实现这一目标，研究者们已经广泛探索了精确方法和近似方法。精确方法通常涉及对解空间的系统性遍历，以获得最优解。例如，Kim和Park（2004）采用分支定界（B&B）算法解决港口终端的装卸起重机调度问题。Saberikia等人（2025）则提出了混合整数线性规划（MILP）方案，用于优化云服务系统中的任务分配策略。相比之下，近似方法则通过启发式或仿生算法进行迭代优化，以寻找高质量的近似解。Mokhtari等人（2025）利用自适应粒子群优化（APSO）优化机器人协作问题，显著提高了仓库拣选和配送任务的完成率。Chen等人（2025）开发了一种多农场离散人工蜂群算法，用于优化多个除草机器人的任务分配过程。然而，随着任务规模的扩大，解空间的复杂性呈指数级增长，这对传统方法在实时调度场景中的应用提出了重大挑战。

随着人工智能技术的不断进步，越来越多的研究者开始利用深度强化学习（DRL）来解决港口调度问题。例如，Yu等人（2021）基于深度Q网络（DQN）构建了一个多智能体强化学习框架，以提高人机协作系统中任务调度优化策略的求解效率。Li等人（2022）则采用改进的DQN方法优化了散货装载过程的调度效率。除了传统的DQN，近年来还出现了多种创新性方法，如解耦状态值和动作优势的对抗网络架构（Chraibi等人，2023），用于快速适应新任务的元学习强化学习（Song等人，2025），以及用于稳定和高效策略更新的近端策略优化（PPO）（Wu和Liu，2025）。这些方法通过增强探索与利用的平衡以及提升计算效率，使DRL智能体能够更好地应对复杂的时间变化环境。然而，尽管这些方法在某些方面取得了进展，它们仍然面临任务复杂性和规模增加带来的更高计算需求和决策效率下降的问题。因此，如何在高实时性要求的环境中，开发出高效且自适应的多机器人调度策略，成为了当前研究的一个重要方向。

本文的核心研究内容是设计一种适用于多端口、多机器人系统的分布式调度策略，旨在降低调度成本并提高集装箱装卸任务的执行效率。在这一操作场景中，每个端口独立管理多个集装箱单元，并在任何时间动态生成装卸任务。由于端口之间缺乏直接的决策信息交换，每个端口只能观察到统一的全局状态空间，以评估机器人在调度中的可用性，并独立地选择机器人，不受其他端口决策的影响。鉴于端口之间的相对独立性，本文将每个端口区域建模为一个智能代理单元，并采用分布式深度强化学习（DDRL）策略来生成任务需求并协调机器人的决策与执行。此外，本文还引入了一种专门为DDRL设计的量化感知训练（QAT）方法，通过降低端口代理的数值精度，同时保持任务执行的准确性，从而提升部署效率。

在DDRL框架的设计中，本文提出了一个分布式组合优化模型，涵盖任务生成和机器人调度两个阶段。为了平衡探索与利用，该框架集成了MaxNextQ策略和ε-贪心方法，确保在初始训练阶段能够进行充分的探索，同时在后期决策中优先选择具有较高Q值的动作，以优化全局目标。为了提高学习效率，本文采用了优先经验回放（PER）机制，通过时间差分误差对经验进行优先级排序，使得对模型训练有较大影响的经验能够被更频繁地回放，从而加快模型的收敛速度。这一机制在传统DQN方法中并未被广泛采用，但在实际应用中对于提升学习效率具有重要意义。

针对高维状态-动作空间所带来的“维度灾难”问题，本文设计了一种基于神经网络的Q值近似方法，以减少计算复杂度并提高模型的泛化能力。为了进一步提升计算效率，本文采用了量化感知训练（QAT）方法，对网络权重和激活层分别进行通道级和层级量化，同时在训练过程中插入伪量化节点，以模拟量化过程中可能引入的误差。此外，在迭代训练过程中，经验的优先级会动态更新，更加关注具有较大时间差分误差的经验，从而补偿QAT可能带来的精度下降。通过将模型的数值表示从FP32降低到INT8，本文在保持任务执行精度的前提下，显著提升了模型的部署效率。

为了验证所提出DDRL算法的有效性，本文进行了多组仿真实验，模拟了三种不同的工作负载场景。通过调整机器人与端口的比例，本文构建了不同复杂度的调度环境，并评估了所提出方法在不同场景下的表现。仿真结果表明，与传统的集中式DRL方法相比，本文提出的分布式策略在部署效率方面分别提升了22.95%、15.09%和23.37%，同时在优化目标得分方面分别提高了5.75%、6.32%和7.05%。这些结果表明，DDRL方法在处理大规模、高维、动态变化的调度问题时，相较于集中式方法具有更显著的优势。

本文的结构安排如下。第二部分将数学地定义动态组合优化模型，包括任务生成阶段和机器人调度阶段。第三部分详细阐述了所提出的分布式深度Q学习框架，结合优先经验回放（PER）和量化感知训练（QAT）方法，以解决传统DQN方法在计算瓶颈方面的不足。第四部分通过仿真实验验证了所提出方法的有效性，将量化感知DDRL算法与六种其他基准方法进行了对比分析。第五部分总结了本文的研究成果，并对未来的相关研究方向进行了展望。此外，本文还列出了主要的符号表示，以便读者更好地理解模型和算法的结构。

在问题建模方面，本文提出了一种适用于港口装卸线的分布式电自动化控制模型。该模型涵盖了货物处理任务的生成以及多机器人调度的优化挑战。具体而言，每个端口作为一个独立的智能代理单元，负责生成和调度任务。这种分布式结构使得每个端口能够在不影响其他端口的情况下独立进行决策，从而提升了整体系统的灵活性和可扩展性。同时，由于端口之间的决策信息无法直接共享，因此每个端口必须依赖于全局状态空间的信息来评估机器人在当前任务中的可用性。这一特性使得任务生成和调度过程具有高度的动态性和不确定性，进一步增加了模型设计的复杂性。

在分布式深度Q学习算法的设计中，本文结合了深度学习与强化学习的优势，构建了一个能够处理复杂任务调度问题的框架。传统的DQN方法虽然在某些场景下表现良好，但在面对高维状态空间和动态变化的环境时，其计算效率和收敛速度均受到限制。因此，本文引入了优先经验回放机制，以提升模型的学习效率。该机制通过时间差分误差对经验进行优先级排序，使得模型能够更有效地利用高价值的经验，从而加快训练过程并提高决策质量。此外，本文还采用了量化感知训练方法，以减少模型的计算开销并提升部署效率。在QAT方法中，模型的权重和激活值被分别量化为INT8格式，以降低存储和计算需求。为了减少量化带来的精度损失，本文在训练过程中插入了伪量化节点，以模拟量化误差，并通过动态调整经验优先级来补偿精度下降。这一方法在保持模型性能的同时，显著提升了计算效率和部署速度。

为了进一步验证所提出方法的实际应用效果，本文在真实世界的卫星任务调度环境中进行了测试和部署。该场景中，任务卫星和资源卫星被部署在不同的轨道平面上，它们之间的可见性会随着轨道运动而动态变化。因此，资源卫星必须在规定的时间窗口内与任务卫星建立通信链接，以完成任务调度和资源分配。这种动态变化的环境对调度策略提出了更高的要求，尤其是在时间敏感性和资源利用率方面。本文所提出的DDRL方法在该真实场景中表现出良好的适应性和执行效率，证明了其在实际应用中的可行性。

综上所述，本文提出了一种基于分布式深度强化学习的多端口、多机器人调度优化策略，旨在应对高维状态空间和动态环境带来的挑战。通过引入MaxNextQ策略和ε-贪心方法，本文有效平衡了探索与利用，提高了决策的准确性。同时，通过优先经验回放机制和量化感知训练方法，本文显著提升了模型的学习效率和部署速度。仿真实验和真实场景测试的结果表明，所提出的方法在不同工作负载条件下均表现出优越的性能，特别是在部署效率和目标得分方面。这些成果不仅为智能港口物流提供了新的解决方案，也为未来多机器人系统的调度优化研究奠定了理论基础和技术支持。