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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明提供了一种基于深度强化学习的机场群航班时刻优化方法及系统，包括以下步骤：对实际的机场群航班运行数据预处理，构建航班运行数据集；马尔科夫过程建模，确定智能体、状态空间、动作空间、奖励函数、环境模拟器；构建基于DQN的机场群航班时刻优化模型；利用航班实际运行数据集，验证优化模型的合理性。本发明的机场群航班时刻优化方法使用DQN优化航班时刻表，用深度神经网络来代替传统强化学习的表格，结合了强化学习的决策能力与深度学习的数据分析能力，使得处理大规模数据空间的任务更加高效；DQN能够进行长期规划，考虑未来的奖励，相较于传统的启发式算法能够更好地避免陷入局部最优解，有利于指导现实航班运行时刻优化。
主权项：1.一种基于深度强化学习的机场群航班时刻优化方法，其特征在于，包括：对实际的机场群航班运行数据预处理，构建航班运行数据集；马尔科夫过程建模，确定智能体、状态空间、动作空间、奖励函数、环境模拟器；构建基于DQN的机场群航班时刻优化模型；利用航班实际运行数据集，验证优化模型的合理性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 基于深度强化学习的机场群航班时刻优化方法及系统
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