#在线算法

该项目开发了基于装箱配置树的在线3D装箱算法。通过深度强化学习实现连续空间装箱、稳定性约束和复杂约束处理。算法可适应任意尺寸容器和物品，提供近似稳定性算法。项目还包含渲染、形状处理和模拟工具，为3D装箱技术研究提供解决方案。相比传统方法，具有更好性能和适应性。

Online-3D-BPP-DRL项目开发了一种基于约束深度强化学习的在线三维装箱算法。该算法结合深度神经网络和蒙特卡洛树搜索,在优化装箱策略的同时考虑了稳定性约束。算法不仅适用于随机序列,还能解决实际场景中的三维装箱问题。项目提供完整代码实现,包含训练、测试和用户研究功能,为复杂三维装箱问题提供了创新解决方案。