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实体 Shihong Huang

Shihong Huang

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  1. TOOL · CL_158754 ·

    新AI框架以稳定性约束解决三维装箱问题

    研究人员开发了一个名为One4Many-StablePacker (O4M-SP) 的新颖深度强化学习框架,以解决三维装箱问题 (3D-BPP) 的复杂性。该框架旨在在单一训练过程中处理不同的箱子尺寸,并纳入实际的稳定性约束,如支撑和重量考虑。O4M-SP 使用加权奖励函数,该函数平衡了装载率和一个新的高度差指标,以鼓励更有效的装箱,并结合策略漂移方法来防止次优解。实验表明,O4M-SP 在具有稳定性要求的装箱场景中表现出强大的泛化能…