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研究提出仓储物流数字孪生强化学习优化框架
论文提出基于 FlexSim 数字孪生环境的强化学习智能体框架，用于仓储货位动态优化，并通过资产管理壳实现智能体、物理资产与孪生体协同。在四区叉车仓储布局实验中，平均拣货时间降低 29.66%，吞吐量提升 35.42%，行走距离减少 18.54%。
arXiv cs.AI3 天前
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论文提出基于 FlexSim 数字孪生环境的强化学习智能体框架，用于仓储货位动态优化，并通过资产管理壳实现智能体、物理资产与孪生体协同。在四区叉车仓储布局实验中，平均拣货时间降低 29.66%，吞吐量提升 35.42%，行走距离减少 18.54%。