arXiv 人工智能· Md Mahinur Alam, Kanita Jerin Tanha, Md Tanjin Alam, Shadman Sakib, Min Gyu Kim·· 5 小时前AI 评分28
AI 驱动的仓储物流自动化优化数字孪生框架
AI-Driven Digital Twin Framework for Warehouse Logistics Automation Optimization
AI 导读
研究人员提出一种结合 FlexSim 数字孪生环境与强化学习智能体的新框架，用于仓储物流的实时动态货位优化。该方案依托资产管理壳（Asset Administration Shell）框架构建，在包含叉车搬运的四分区仓库仿真中利用流式运营数据持续学习。实验评估显示，该方法使平均拣选时间减少 29.66%，系统吞吐量提升 35.42%，行驶距离缩短 18.54%。
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