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基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的四向協(xié)同三維裝箱方法

自動(dòng)化學(xué)報(bào) 頁數(shù)： 12 2024-11-01
摘要： 物流作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的重要組成部分,在國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展中發(fā)揮著重要作用.物流中的三維裝箱問題(Threedimensional bin packing problem, 3D-BPP)是提高物流運(yùn)作效率必須解決的關(guān)鍵難題之一.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Deep reinforcement learning, DRL)具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)與決策能力,基于DRL的三維裝箱方法 (Three-dimen... （共12頁）

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