基于强化学习的机场行李装箱优化方法

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.

关键词：行李码放;三维装箱;最大剩余空间;强化学习

所属期刊栏目：43

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：中央高校基本科研业务费项目3122018D038

在线出版日期：2022-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：257-263