在线 3D 装箱的可调鲁棒强化学习
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。在线 3D 装箱问题(3D-BPP)的有效政策设计一直是一个长期的挑战,本文提出了可调整鲁棒性强化学习(AR2L)框架,通过调整鲁棒性权重实现策略在平均情况和最坏情况下的平衡,以提升策略的鲁棒性同时保持较高的性能水平。
本文提出了AR2L框架,用于解决3D装箱问题,通过调整鲁棒性权重实现策略平衡,提升鲁棒性和性能水平。
在线 3D 装箱问题(3D-BPP)的有效政策设计一直是一个长期的挑战,本文提出了可调整鲁棒性强化学习(AR2L)框架,通过调整鲁棒性权重实现策略在平均情况和最坏情况下的平衡,以提升策略的鲁棒性同时保持较高的性能水平。
本文提出了AR2L框架,用于解决3D装箱问题,通过调整鲁棒性权重实现策略平衡,提升鲁棒性和性能水平。