简介:
本发明提供了一种基于深度强化学习的航空器间隔管理决策方法,可以实现从输入到输出的端到端的直接控制。本方法将深度强化学习用于航空领域,设计了一种基于深度强化学习的航空器间隔管理决策方法。使用深度循环Q网络对终端区内的态势进行预测判断,通过设计并训练航班调速策略实现终端区内的飞行安全间隔自主保持。使用该方法对繁忙运行情况下的终端区空中航空器进行调配,实现了繁忙扇区的冲突解脱与连续无冲突运行,减轻了管制员面对复杂运行场景的间隔调配决策压力提高扇区管制运行效率与安全保障能力。
本发明提供了一种基于深度强化学习的航空器间隔管理决策方法,可以实现从输入到输出的端到端的直接控制。本方法将深度强化学习用于航空领域,设计了一种基于深度强化学习的航空器间隔管理决策方法。使用深度循环Q网络对终端区内的态势进行预测判断,通过设计并训练航班调速策略实现终端区内的飞行安全间隔自主保持。使用该方法对繁忙运行情况下的终端区空中航空器进行调配,实现了繁忙扇区的冲突解脱与连续无冲突运行,减轻了管制员面对复杂运行场景的间隔调配决策压力提高扇区管制运行效率与安全保障能力。