一种用于集装箱翻箱的多解码器动态注意力模型

本发明涉及装箱翻箱技术领域，具体涉及一种用于集装箱翻箱的多解码器动态注意力模型，包括基于Transformer架构设计包含特征增强的多解码器动态注意力模型；基于贪婪基线的强化学习算法对多解码器动态注意力模型进行训练：输入一个贝位构造，通过特征增强器提取集装箱堆栈语义，形成包含栈间语义的贝位构造；使用已训练的所述多解码器动态注意力模型，预测输入贝位的翻箱操作序列，该方法设计了一个堆栈特征增强器来增强输入的贝位构造信息，帮助编码器捕获堆栈之间的关系，解码器动态注意力模型训练多个构建策略，以增加输出的多样性，在训练过程中，每个解码器学习不同的解模式，并通过散度损失进行正则化，以强制解码器输出不同的概率分布。