本发明涉及自动化包装和物流仓储应用领域，公开了一种基于强化学习和动态搜索的自动化装箱方法。该方法针对传统算法应用于自动化在线装箱场景时存在的难点和不足，结合强化学习能依据环境反馈不断调整自身策略，实现自动化学习的特点，以及动态搜索算法求解速度快、适应能力强的优势，在保证箱体空间利用率最高的前提下，实现了快速求解和优化货品堆放动作的目的，以及在堆放货品过程中，算法能够依据箱体和环境的实时反馈，不断调整自身的堆放动作和堆放位置，达到自动学习最佳堆放策略和在线实时指导装箱的效果。