SHORE算法提升3D装箱效率
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SHORE算法提升3D装箱效率
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AI 综述
2026年11月6日，研究人员在arXiv上发表了SHORE（稳定性混合在线策略强化学习）算法，用于解决在线装箱问题。该算法结合稳定性概率与在线策略估计，在Isaac Gym中以0.4M步骤达到73%的空间利用率，比无稳定性模型快2.5倍。在60盒测试中，SHORE实现了0.734的利用率，超越了GOPT基线的0.588，但放置失败率略高（1.03% vs 0.63%）。
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最新进展11月6日 01:42
SHORE: 稳定性混合在线策略强化学习用于在线装箱问题报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月6日
- arXiv · cs.ROSHORE: 稳定性混合在线策略强化学习用于在线装箱问题
SHORE 结合稳定性概率与在线策略估计，在 Isaac Gym 中以 0.4M 步骤达到 73% 空间利用率，比无稳定性模型快 2.5 倍；在 60 盒测试中实现 0.734 利用率，超越 GOPT 基线 0.588，但放置失败率略高（1.03% vs 0.63%）。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。