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摘要:
目的 针对因行李随旅客无序抵达而无法提前得知行李尺寸信息的机场行李装箱问题,以行李车的装箱空间利用率为优化目标,提出基于强化学习的行李在线装箱方法.方法 首先,根据机场行李装箱的实际情况,建立行李装箱的数学模型;接着,针对行李在行李车内寻找合适装箱位置和姿态的问题,设计行李装箱位置选择方法和装箱姿态评价方法;最后,借助强化学习的"试错"学习模式,通过训练行李装箱模型获得行李在线装箱策略.结果 在仿真实验中文中算法的行李车空间利用率能够达到82.9%,计算耗时0.39 s,这2项指标均优于机器学习算法.结论 在求解机场行李在线装箱问题上具有较好的实用性.
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文献信息
篇名 基于强化学习的机场行李装箱优化方法
来源期刊 包装工程 学科 工学
关键词 行李码放 三维装箱 最大剩余空间 强化学习
年,卷(期) 2022,(3) 所属期刊栏目 工艺与装备|Process and Equipment
研究方向 页码范围 257-263
页数 7页 分类号 TP181
字数 语种 中文
DOI 10.19554/j.cnki.1001-3563.2022.03.032
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
行李码放
三维装箱
最大剩余空间
强化学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
包装工程
半月刊
1001-3563
50-1094/TB
大16开
重庆市九龙坡区渝州路33号
78-30
1979
chi
出版文献量(篇)
16469
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123
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