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ASAP: Adaptive Selection Learning for Generalizable Online Packing through Pruning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种自适应选择后剪枝（ASAP）方法，以解决深度强化学习在在线3D装箱问题中的适应性和泛化不足。实验结果表明，ASAP在新实例上表现优异。
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关键要点
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本研究提出了一种自适应选择后剪枝（ASAP）方法。
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ASAP旨在解决深度强化学习在在线3D装箱问题中的适应性和泛化不足。
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该方法通过将决策过程分解为剪枝和选择两个策略，提高了政策的适应性和泛化能力。
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实验结果显示，ASAP在新实例上表现优异，具有良好的适应性和泛化能力。
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