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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。
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内容提要
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。
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关键要点
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提出了AR2L框架，用于解决3D装箱问题。
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AR2L框架通过调整鲁棒性权重实现策略平衡。
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该框架旨在提升策略的鲁棒性和性能水平。
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在线3D装箱问题的有效政策设计一直是一个长期挑战。
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