基于图书馆物流的Q学习的多进球机器人路径计划⋆__

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摘要：本文提出了一种解决诸如评估周（例如评估周）图书馆图书馆等高需求期间的书籍组织的解决方案。在这些期间，由于借贷，返回，收集和存储书籍，图书馆工作人员面临的工作量增加。在这种情况下，我们提出了一种基于Q-学习访问图书馆中战略要点的解决方案，以提高员工绩效。为了验证提出的方法，在模拟中提出的方法与基于Dijkstra算法的贪婪方法进行了比较。结果表明，所提出的方法在计划时间和回合数方面优于贪婪的dijkstra算法，转弯次数减少了20％，计划时间至少是速度的两倍。完成分配任务的成功率为100％，在拟议的情况下证明了系统的适用性。

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