进港航班排序强化学习模型研究

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1、四川大学学报（工程科学版）进港航班排序强化学习模型研究武喜萍，杨红雨，杨波*（四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室，四川成都610065）摘要中英文摘要请扩展。方法部分请多说明几句。摘要的问题：中文500字左右（至少写到400字吧）。重点突出方法、结果、结论部分，陈述得更详细一些，但勿与引言最后、结论完全相同。若需扩充研究目的，请说明清楚问题即可，勿增加太多背景介绍。具体要求请见网站左侧下载专区的中英文摘要要求。中文摘要（目的-方法-结果-结论）：A直接介绍研究目的，研究目的是否概括完全。如“针对……问题”、“为了解决……问题”，之后一句话“提出了什么方法

2、”之类的概括性描述（即合并现在的第1~2句话）。B概述方法的具体内容，怎么做的，突出创新之处。c仿真结果和结论分开说明清楚。做了哪些仿真和性能分析，结果如何？再总结结论。：为了解决进港航班排序中智能化程度不高的现实问题，提出了进港航班排序强化学习模型。首先确定了进港航班排序强化学习模型的状态、动作、智能体、环境、奖赏函数、约束条件、Q学习等，进港航班排序强化模型中的状态是各进港航班的到达时刻，动作是对航班到达时间的调整，智能体对航班的到达时刻进行调整，环境对动作做出反应，一个新的到达时间和奖赏值传给智能体。奖赏函数考虑了延误时间、经济成本、对后续航班的影响。该模型考

3、虑了航班不能提前降落，分配的到达时间不早于计划的到达时间，进港航班流量不能超过机场的到达容量值等约束条件。使用双流机场进港航班数据对该模型进行了验证。对比分析了先到先服务和强化学习模型的排序、延误时间、延误成本、后续航班延误成本和奖赏值。先到先服务算法的奖赏函数值为3164，强化学习算法的奖赏函数为2880，强化学习模型更优。模型中奖惩函数的评价指标、权重、约束条件可以根据管制工作实际情况进行设置，该模型可以为空中交通管制人员进行进港航班排序提供决策支持。关键词：智能体;空中交通;空中交通管制;机器学习;强化学习中图分类号：V355文献标志码：AResearchon

4、ReinforcementLearningModelofArrivalFlightsSchedulingWUXi-ping,YANGHong-yu,YANGBo*(NationalKeyLaboratoryofFundamentalScienceonSyntheticVision,SichuanUniversity,Chengdu610065,China)Abstract:英文只哎哟请务必对应中文修改。英文摘要尽量对应中文摘要翻译，英文摘要要求是包括研究目的、研究主要方法或过程、具体的结果和结论的一篇短文。需注意英文摘要的润色以及涉及的方法、过程及结果部分一般采用一

5、般过去时、被动语态，勿用第一人称、主动语态。英文摘要首句直接用“Inorderto……”句式，不然很容易在英文编辑修改中当成研究背景而被删除。可参照网站上中英文摘要写作要求。Inordertosolvingtheproblemoflowintelligenceofarrivalflightsscheduling,arrivalflightsschedulingreinforcementlearningmodelwasproposed.Firstofall,thestates,actions,agent,environment,rewards,constraintan

6、dQlearningofthemodelweredefined.Thestateofarrivalflightsschedulingreinforcementlearningwasthearrivaltimeofeacharrivalflight.Theactionofthemodelwastheadjustmentofthearrivaltime.Thearrivaltimewasadjustedbyagent,theenvironmentrespondedtotheaction,thenanewarrivaltimeandrewardvaluewerepasse

7、dtotheagent.Thedelaytimes,delaycostandimpactonsubsequentflightswerechosenastherewards.Atthesametime,themodelconsideredtheflightcannotadvancelanding,thedistributedarrivaltimewasnotearlierthantheschedulearrivaltimeandthearrivalflowoftheairportcannotexceedthearrivalcapacityoftheairport.