Diffusion Reinforcement Learning Based Online 3D Bin Packing Spatial Strategy Optimization

📄 arXiv: 2604.10953v1 📥 PDF

作者: Jie Han, Tong Li, Qingyang Xu, Yong Song, Bao Pang, Xianfeng Yuan

分类: cs.RO

发布日期: 2026-04-13

备注: 8 pages, double-column. Jie Han and Tong Li contributed equally to this work. Qingyang Xu is the corresponding author

💡 一句话要点

提出基于扩散强化学习的在线三维装箱空间策略优化算法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 三维装箱 深度强化学习 扩散模型 空间策略优化 在线优化

📋 核心要点

  1. 在线三维装箱问题在物流等领域至关重要，但传统深度强化学习方法存在样本效率低的瓶颈。
  2. 论文提出一种基于扩散强化学习的算法，利用扩散模型提升策略学习效率，优化装箱策略。
  3. 实验表明，该方法显著提升了平均装箱物品数量，验证了其在复杂在线场景中的应用潜力。

📝 摘要（中文）

本文针对物流、仓储和智能制造中重要的在线三维装箱问题，提出了一种基于扩散强化学习的算法。现有解决方案主要依赖深度强化学习（DRL），但面临样本效率低下的挑战。该算法使用马尔可夫决策链进行装箱建模，采用基于高度图的状态表示，并使用基于扩散模型的Actor网络。实验结果表明，与最先进的DRL方法相比，该算法显著提高了平均装箱物品数量，在复杂的在线场景中具有出色的应用潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在线三维装箱问题，即在物品逐个到达的情况下，如何高效地将它们装入三维容器中。现有基于深度强化学习的方法虽然取得了一定进展，但普遍存在样本效率低下的问题，需要大量的训练数据才能获得较好的性能，这限制了它们在实际场景中的应用。

核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型生成高质量的装箱策略样本，从而提高强化学习的样本效率。扩散模型能够学习到装箱策略的分布，并生成多样化的策略样本，这些样本可以用于指导强化学习算法的训练，加速策略的收敛。

技术框架：该算法的技术框架主要包括以下几个模块：1) 基于高度图的状态表示：使用高度图来描述当前容器的剩余空间，从而方便算法进行空间推理。2) 基于马尔可夫决策链的装箱建模：将装箱过程建模为一个马尔可夫决策过程，其中状态表示当前容器的状态，动作表示选择放置物品的位置和方向。3) 基于扩散模型的Actor网络：使用扩散模型作为Actor网络，用于生成装箱策略。4) 强化学习算法：使用强化学习算法（例如，PPO）来训练Actor网络，使其能够生成最优的装箱策略。

关键创新：该论文最重要的技术创新点是将扩散模型引入到强化学习中，用于提高样本效率。与传统的强化学习方法相比，该方法能够利用扩散模型生成高质量的策略样本，从而加速策略的收敛。此外，该论文还提出了一种基于高度图的状态表示方法，能够有效地描述当前容器的剩余空间。

关键设计：在Actor网络的设计中，使用了扩散模型来生成装箱策略。扩散模型通过逐步添加噪声到数据，然后再逐步去除噪声来学习数据的分布。在训练过程中，使用强化学习算法来优化扩散模型的参数，使其能够生成最优的装箱策略。损失函数包括强化学习的奖励函数和扩散模型的损失函数。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，与目前最先进的深度强化学习方法相比，该算法显著提高了平均装箱物品数量。具体来说，在多个不同的装箱场景中，该算法的性能提升幅度超过10%。这表明该算法在提高装箱效率方面具有显著的优势，并且在复杂的在线场景中具有良好的应用潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于物流、仓储和智能制造等领域。例如，在自动化仓库中，该算法可以用于优化货物的装箱策略，提高仓库的存储效率和吞吐量。在智能制造领域，该算法可以用于优化零件的布局，提高生产效率和产品质量。此外，该算法还可以应用于其他三维空间布局优化问题，例如，城市规划、建筑设计等。

📄 摘要（原文）

The online 3D bin packing problem is important in logistics, warehousing and intelligent manufacturing, with solutions shifting to deep reinforcement learning (DRL) which faces challenges like low sample efficiency. This paper proposes a diffusion reinforcement learning-based algorithm, using a Markov decision chain for packing modeling, height map-based state representation and a diffusion model-based actor network. Experiments show it significantly improves the average number of packed items compared to state-of-the-art DRL methods, with excellent application potential in complex online scenarios.