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官方账号arXiv cs.AI@Dheeraj Poolavaram, Aanchal Rajesh Chugh, Sebastian Dorn
推荐理由：三维装箱难题，OPAL 不只会选位置，还用操作引导生成候选加学习排序，BED-BPP 空间利用率 0.49，候选生成贡献 15.1%。
三维装箱
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7月31日
11:50
论文提出 OPAL，一个针对工业在线三维装箱问题的操作引导放置感知学习框架。OPAL 将 OG-EMS 候选生成器、基于 xLSTM 的放置编码器与 PPO 训练的掩码排序策略相结合，对候选位置进行综合排序。在 BED-BPP 基准上，OPAL 的平均空间利用率达到 0.49，其中操作引导候选生成贡献 15.1% 的提升，学习排序贡献 6.3%。该方法同时关注空间利用率、稳定性、紧凑性和平衡性，面向实际工业码垛场景。