机场航班延误恢复的强化学习算法

作     者：丁建立 刘德康 DING Jianli;LIU Dekang

作者机构：中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 

基　　金：国家自然基金民航联合研究基金重点支持项目(U2033205 U2233214) 

出 版 物：《重庆交通大学学报（自然科学版）》 (Journal of Chongqing Jiaotong University(Natural Science))

年 卷 期：2024年第43卷第9期

页      码：50-58页

摘      要：机场出现航班延误会导致飞行器和乘客滞留机场,若航班延误恢复调度不当会扩大延误造成的损失。针对航班延误恢复调度的损失最小化问题,设计了延误总损失计算的目标函数,构建航班延误恢复马尔科夫决策过程,建立了机场航班延误恢复重排班模型。为了解决计算的复杂性问题,采用深度学习神经网络参数化策略函数对减小延误损失目标函数值的策略进行参数化,利用奖励函数和优势函数对其进行训练,提出了一种机场航班延误恢复强化学习算法。研究结果表明:该算法能够将航班延误总损失降低7.83%,将旅客延误时长降低7.23%,相比于其他算法,该算法在时间和性能上均取得优势。

主 题 词：交通运输工程 航班延误恢复 延误损失 航班重排班 马尔科夫决策 深度强化学习 

学科分类：08[工学] 081203[081203] 0835[0835] 0823[工学-农业工程类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1674-0696.2024.09.07

馆 藏 号：203143383...