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。