Spatial Heuristic Strategy based Diffusion Reinforcement Learning for Online 3D Bin Packing

📄 arXiv: 2610.32241v1 📥 PDF

作者: Tong Li, Qingyang Xu

分类: cs.AI

发布日期: 2026-10-23

💡 一句话要点

提出基于空间启发式策略的扩散强化学习以解决在线3D装箱问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 3D装箱 强化学习 图神经网络 空间优化 启发式策略 机器学习 动态场景 布局优化

📋 核心要点

  1. 现有的传统启发式方法在动态场景下的泛化能力和适应性不足，限制了3D装箱的应用效果。
  2. 本文提出了一种结合空间启发式策略的扩散强化学习方法，通过压缩动作空间和引入图神经网络来优化布局。
  3. 实验结果表明，该方法在3D装箱任务中显著提升了空间利用率和布局紧凑性，表现优于传统方法。

📝 摘要（中文）

传统启发式方法在3D装箱的空间利用和布局紧凑性方面积累了成熟经验，但在动态场景下的泛化能力和适应性存在明显局限。扩散强化学习结合了强化学习的空间搜索能力和扩散学习的数据分布建模能力，已在动作分布建模和决策合规约束方面取得一定进展。然而，3D装箱中的空间拓扑结构感知不足和布局优化能力有限仍然是亟待解决的问题。为此，本文提出了一种结合空间启发式策略的扩散强化学习方法，将经典的装箱启发式规则与扩散强化学习框架相结合，通过启发式动作预筛选压缩动作空间，引入图神经网络建模空间结构，并设计复合奖励函数以抑制空间碎片化，从而实现先验知识与自适应优化的有机结合。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决3D装箱中的空间拓扑结构感知不足和布局优化能力有限的问题。现有的传统启发式方法在动态场景下的适应性和泛化能力较差，导致其在复杂环境中的应用效果不理想。

核心思路：论文的核心思路是将经典的装箱启发式规则与扩散强化学习框架相结合，利用启发式策略来引导学习过程，从而提高模型的适应性和优化能力。通过压缩动作空间和引入图神经网络，增强对空间结构的建模能力。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先，通过启发式动作预筛选来减少动作空间；其次，利用图神经网络对3D空间结构进行建模；最后，设计复合奖励函数以优化布局并抑制空间碎片化。

关键创新：最重要的技术创新在于将空间启发式策略与扩散强化学习相结合，形成了一种新的优化框架。这种方法在处理空间结构时，能够有效整合先验知识与自适应学习，显著提升了布局优化效果。

关键设计：在关键设计上，采用了图神经网络来捕捉空间结构特征，复合奖励函数则结合了空间平整度等因素，以抑制布局中的碎片化现象。具体的参数设置和网络结构设计在实验中经过多次调优，以确保模型的最佳性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提方法在3D装箱任务中相比于传统启发式方法，空间利用率提升了约15%，布局紧凑性提高了20%。这些结果验证了结合空间启发式策略的扩散强化学习在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括物流、仓储管理和制造业等需要高效空间利用的场景。通过优化3D装箱过程，可以显著提高物品存储效率，降低运输成本，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Traditional heuristic methods have accumulated mature experience in core objectives, such as space utilization and layout compactness of 3D bin packing, relying on artificially designed rule-based logic. However, they exhibit obvious limitations in generalization ability and adaptability to dynamic scenarios. Diffusion reinforcement learning, which integrates the spatial search capability of reinforcement learning and the data distribution modeling capability of diffusion learning, has achieved certain progress in action distribution modeling and decision compliance constraints. Nevertheless, there remain issues including insufficient perception of the spatial topological structure in 3D bin packing and limited layout optimization capability. To address these problems, we propose a diffusion reinforcement learning method integrated with spatial heuristic strategies, which combines classical bin packing heuristic rules with a diffusion reinforcement learning framework. Specifically, it compresses the action space through heuristic action pre-screening, introduces a graph neural network to model the spatial structure, and designs a composite reward function incorporating flatness to suppress spatial fragmentation, thereby realizing the organic integration of prior knowledge and adaptive optimization. Experimental results demonstrate that the pro