강화학습 (Reinforcement Learning)

부품 선택·배치 정책을 보상 신호(예: 활용도)로부터 학습하는 학습 기반 접근. 패킹·네스팅 결과가 특정 벤치마크 조건 하에 RL 기반 방법으로 보고된 바 있으나, 이는 최고 성능이나 양산 준비를 주장하는 것이 아니다. [stub — v1 시드 엣지 없음; 표현 방침은 증거 정책 참고]