基于空间启发式策略的在线三维装箱扩散强化学习

arXiv:2610.32241v1 发布类型：新 摘要：传统启发式方法在诸如三维装箱问题中的空间利用率和布局紧凑性等核心目标上积累了成熟的经验，其依赖于人工设计的规则型逻辑。然而，这些方法在泛化能力和对动态场景的适应性方面存在明显局限。扩散强化学习融合了强化学习的空间搜索能力与扩散学习的数据分布建模能力，在动作分布建模和决策合规约束等方面取得了一定进展。尽管如此，仍存在诸如对三维装箱问题中空间拓扑结构的感知不足、布局优化能力有限等问题。