基于空间启发式策略的在线 3D 装箱扩散强化学习方法

研究提出一种融合空间启发式策略的扩散强化学习方法，用于解决在线 3D 装箱中空间拓扑结构感知不足与布局优化能力受限的问题。该方法通过启发式动作预筛选压缩动作空间，并引入图神经网络建模空间结构。此外，方案设计了结合平整度的复合奖励函数以抑制空间碎片化，实现了先验知识与自适应优化的结合。