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深度强化学习在在线3D装箱问题中的创新应用 - Online-3D-BPP-PCT模型解析
本文介绍了一种基于深度强化学习的创新方法来解决在线3D装箱问题。通过使用分层装箱配置树(PCT)作为表示,该方法能够有效处理实际约束条件,并在连续解空间中表现出色。文章详细阐述了Online-3D-BPP-PCT模型的原理、优势及应用,为解决复杂的3D装箱问题提供了新的思路。
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Online 3D-BPP-DRL:基于深度强化学习的在线三维装箱问题求解方法
本文介绍了一种使用约束深度强化学习来解决在线三维装箱问题的新方法。该方法能够有效处理实际应用中的各种约束条件,并在多个基准测试中取得了优异的性能表现。
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