Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen: Erlernen einer gewichteten Bigraph-Zuordnung mit einer erlernten Anreizfunktion für die Zuweisung von Aufgaben an Mehrroboter-Systeme

Ein Graph-Reinforcement-Learning-Rahmenwerk wird entwickelt, um die Heuristiken oder Anreize für einen Bigraph-Matching-Ansatz zur Mehrroboter-Aufgabenzuweisung zu erlernen. Dabei wird ein Capsule-Attention-Modell verwendet, um die Gewichtung der Aufgaben-/Roboter-Paare (Kanten) im Bigraph zu erlernen.