随着全球贸易的快速发展，集装箱堆场的自动化水平成为提升物流效率的关键。自动导引车（AGV）作为堆场核心设备，其路径规划直接影响作业效率与运营成本。传统基于规则的调度方法难以应对复杂动态环境，而强化学习算法通过自主学习和优化，为AGV路径规划提供了新的解决方案。

在集装箱堆场场景中，AGV需完成集装箱的搬运、堆叠和运输任务。路径规划需考虑多目标约束：包括最短路径、避碰规则、任务优先级以及能源消耗等。强化学习通过构建“状态-动作-奖励”模型，使AGV能在动态环境中实时决策。例如，采用深度Q网络（DQN）算法时，AGV将当前位置、任务队列和周围设备状态作为输入，输出最优移动方向，并通过持续训练优化策略。

某国际港口实际案例显示，应用基于Actor-Critic框架的强化学习后，AGV空驶率降低23%，任务完成时间缩短18%。算法通过离线训练与在线微调相结合，有效解决了堆场拥堵和任务冲突问题。此外，引入多智能体协同机制后，系统可动态调整AGV集群的作业分配，进一步提升了整体吞吐量。

技术实现上需注意三点：一是状态空间设计需覆盖堆场拓扑结构和实时任务数据；二是奖励函数需平衡效率与安全性；三是训练阶段需采用高保真仿真环境以减少实际部署风险。未来，结合数字孪生技术的强化学习系统将成为堆场智能调度的主流方向，为港口自动化提供更高效、更灵活的解决方案。

这一案例表明，强化学习在复杂工业场景中具有显著优势。通过持续优化算法架构与训练策略，AGV路径规划将进一步提升集装箱堆场的运营效能，推动物流行业向智能化方向发展。