基于强化学习智能体与 FlexSim 数字孪生的仓储物流实时货位优化框架

一个集成在 FlexSim 数字孪生环境中的强化学习智能体被用于仓储实时货位优化，可持续从流式运营数据中学习。仿真环境建模了四区域仓库布局与叉车物料搬运，并通过 Asset Administration Shell 框架实现学习智能体、物理资产与数字孪生之间的交互。实验显示平均拣货时间降低 29.66%、吞吐量提升 35.42%、行驶距离减少 18.54%。