機場航班延誤恢復(fù)的強化學習算法

摘要： 機場出現(xiàn)航班延誤會導(dǎo)致飛行器和乘客滯留機場，若航班延誤恢復(fù)調(diào)度不當會擴大延誤造成的損失。針對航班延誤恢復(fù)調(diào)度的損失最小化問題，設(shè)計了延誤總損失計算的目標函數(shù)，構(gòu)建航班延誤恢復(fù)馬爾科夫決策過程，建立了機場航班延誤恢復(fù)重排班模型。為了解決計算的復(fù)雜性問題，采用深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)化策略函數(shù)對減小延誤損失目標函數(shù)值的策略進行參數(shù)化，利用獎勵函數(shù)和優(yōu)勢函數(shù)對其進行訓(xùn)練，提出了一種機場航...