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一种基于深度强化学习的多机场协同放行方法[发明专利]

专利名称：一种基于深度强化学习的多机场协同放行方法专利类型：发明专利

发明人：蔡开泉，杨杨，李梓琦，李悦

申请号：CN202111623998.7

申请日：20211228

公开号：CN114548893A

公开日：

20220527

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明提出了一种基于深度强化学习的多机场协同放行方法，属于空中交通管理智能化领域，首先，针对待协同放行的m个机场，每个机场中涉及的各航空公司，将本航司在此m个机场中的所有航班按优先级从高到低排序；基于机场公平性生成满足总延误时间最小的初始离港航班队列；然后，基于不同航班的优先级，对初始离港航班队列建立以最小化总延误成本为目标的多机场协同放行模型；并将多机场协同放行模型转化为相对应的马尔科夫决策过程；最后，选择深度强化学习算法A3C对马尔科夫决策过程进行求解，得到最终的多机场协同放行离港的队列，降低了总延误成本。本发明设计了一种新的多机场协同放行方法，以减少航班延误，提高多机场系统的运行效益。

申请人：北京航空航天大学

地址：100191 北京市海淀区学院路37号

国籍：CN

代理机构：北京永创新实专利事务所

代理人：易卜

本文发布于:2024-09-20 13:39:31，感谢您对本站的认可！

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