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Los algoritmos basados en la holgura son heursticos populares para el problema del bin packing (BPP). La seleccin de holguras en los mtodos existentes slo considera polticas predeterminadas, ignorando la exploracin dinmica de la estructura global de datos, lo que conduce a una utilizacin no adecuada de la informacin en el espacio de datos. En este artculo, proponemos un nuevo marco de empaquetamiento flexible basado en holguras denominado marco de empaquetamiento reforzado (RBF) para el BPP unidimensional. RBF considera el sistema RL, el proceso de mapeo instancia-valor propio, y la estrategia reforzada-MBS simultneamente. En nuestro trabajo, la holgura se genera con una estrategia de aprendizaje por refuerzo, en la que las recompensas basadas en el rendimiento se utilizan para capturar la intuicin del aprendizaje del estado actual del espacio de contenedores, la accin es la eleccin del contenedor de embalaje y el estado es la capacidad restante despus del embalaje. Durante la construccin de la holgura, se disea y utiliza un proceso de mapeo instancia-valor propio para generar el conjunto de validacin representativo y clasificado. Adems, la provisin del coeficiente de holgura se integra en el proceso de empaquetado basado en MBS. Los resultados experimentales muestran que, en comparacin con los algoritmos de ajuste, MBS y MBS, RBF alcanza un rendimiento puntero en los conjuntos de datos BINDATA y SCH_WAE. En concreto, supera a su lnea base MBS y MBS, con un incremento medio del nmero de soluciones ptimas del 189,05% y 27,41%, respectivamente.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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