機場停機位智能分配方法研究及實現
發(fā)布時間:2024-06-03 19:36
隨著民航的蓬勃發(fā)展,民航運營管理面臨巨大的挑戰(zhàn)。在機場運行中,停機位作為核心資源,其分配結果影響著機場運行效率。在現有研究中,停機位預分配方法得到了廣泛的關注。但是,近年來隨著航班數量的不斷增加,停機位預分配方法已難以適應航班到達的不確定性。針對上述問題,本文對停機位動態(tài)分配方法進行研究,將停機位動態(tài)分配問題建模為馬爾可夫決策過程,構建深度神經網絡逼近停機分配策略,采用深度強化學習方法訓練策略并進行性能測試,同時,設計并實現了基于深度強化學習的停機位分配演示系統。具體工作如下:(1)由于采用深度強化學習(DRL)解決停機位分配問題尚處于起步階段,論文首先針對學術界應用較為廣泛的停機位分配簡化模型進行研究,探索基于DRL的停機位分配方法的可行性。根據停機位分配問題經典優(yōu)化目標以及理想機場環(huán)境下的約束條件,進行優(yōu)化問題建模。在此基礎上,將機場停機位分配優(yōu)化問題模型轉化為馬爾可夫決策過程,研究了基于策略梯度算法的DRL停機位分配策略網絡訓練方法。訓練結果與優(yōu)化軟件Gurobi結果的對比顯示論文提出方法在效果與優(yōu)化軟件持平的情況下,計算速度有明顯提升,驗證了DRL與停機位分配問題結合的可行性,...
【文章頁數】:101 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 研究背景
1.2 研究意義
1.3 停機位分配問題研究現狀
1.3.1 停機位分配優(yōu)化目標
1.3.2 停機位分配問題求解方法
1.3.3 停機位分配研究現狀小結
1.4 本文研究內容及結構安排
1.4.1 本文主要研究內容
1.4.2 論文結構安排
第2章 相關研究
2.1 強化學習
2.1.1 智能體與環(huán)境的交互
2.1.2 馬爾可夫決策過程
2.2 深度強化學習
2.2.1 深度神經網絡
2.2.2 卷積神經網絡
2.2.3 基于策略梯度的深度強化學習方法
2.3 基于深度強化學習的停機位分配問題可行性分析
2.4 本章小結
第3章 基于深度強化學習的停機位分配簡化模型研究
3.1 停機位分配問題的簡化模型
3.1.1 優(yōu)化目標
3.1.2 約束條件
3.1.3 停機位分配簡化模型優(yōu)化問題建模
3.1.4 停機位分配簡化模型復雜度分析
3.2 停機位分配簡化模型的馬爾可夫決策過程建模
3.2.1 停機位分配簡化模型資源視圖構建
3.2.2 停機位分配動作空間及狀態(tài)轉移
3.2.3 立即獎賞及策略價值
3.3 基于深度強化學習的停機位分配簡化模型求解方法
3.3.1 情節(jié)仿真流程
3.3.2 基于停機位分配的策略梯度迭代訓練算法
3.3.3 策略網絡執(zhí)行流程
3.4 仿真結果與分析
3.5 本章小結
第4章 基于機場實際業(yè)務規(guī)則的停機位分配問題
4.1 基于機場實際業(yè)務規(guī)則的停機位分配模型
4.1.1 假設條件
4.1.2 優(yōu)化目標
4.1.3 約束條件
4.1.4 問題建模
4.2 基于機場實際業(yè)務規(guī)則的停機位分配MDP模型
4.2.1 狀態(tài)空間
4.2.2 動作空間及狀態(tài)轉移流程
4.2.3 立即獎賞與價值函數
4.3 基于機場實際業(yè)務規(guī)則的停機位分配問題DRL求解
4.4 仿真結果與分析
4.4.1 實驗環(huán)境
4.4.2 實驗訓練樣本數據構建與分析
4.4.3 實驗結果與分析
4.5 本章小結
第5章 基于深度強化學習的停機位分配演示系統
5.1 停機位分配演示系統需求分析
5.2 系統架構模型
5.2.1 系統開發(fā)三層架構
5.2.2 停機位分配系統開發(fā)架構設計
5.3 數據訪問層功能設計與實現
5.3.1 機場計劃數據表設計與導入
5.3.2 機場實時數據設計與輸入
5.4 業(yè)務邏輯層功能設計與實現
5.4.1 停機位分配策略網絡構建功能實現
5.4.2 停機位分配策略網絡訓練功能實現
5.4.3 停機位分配執(zhí)行功能實現
5.5 表現層功能設計與實現
5.5.1 表現層功能設計
5.5.2 表現層功能驗證
5.6 本章小結
結論
參考文獻
碩士期間發(fā)表的學術論文及成果
致謝
本文編號:3988398
【文章頁數】:101 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 研究背景
1.2 研究意義
1.3 停機位分配問題研究現狀
1.3.1 停機位分配優(yōu)化目標
1.3.2 停機位分配問題求解方法
1.3.3 停機位分配研究現狀小結
1.4 本文研究內容及結構安排
1.4.1 本文主要研究內容
1.4.2 論文結構安排
第2章 相關研究
2.1 強化學習
2.1.1 智能體與環(huán)境的交互
2.1.2 馬爾可夫決策過程
2.2 深度強化學習
2.2.1 深度神經網絡
2.2.2 卷積神經網絡
2.2.3 基于策略梯度的深度強化學習方法
2.3 基于深度強化學習的停機位分配問題可行性分析
2.4 本章小結
第3章 基于深度強化學習的停機位分配簡化模型研究
3.1 停機位分配問題的簡化模型
3.1.1 優(yōu)化目標
3.1.2 約束條件
3.1.3 停機位分配簡化模型優(yōu)化問題建模
3.1.4 停機位分配簡化模型復雜度分析
3.2 停機位分配簡化模型的馬爾可夫決策過程建模
3.2.1 停機位分配簡化模型資源視圖構建
3.2.2 停機位分配動作空間及狀態(tài)轉移
3.2.3 立即獎賞及策略價值
3.3 基于深度強化學習的停機位分配簡化模型求解方法
3.3.1 情節(jié)仿真流程
3.3.2 基于停機位分配的策略梯度迭代訓練算法
3.3.3 策略網絡執(zhí)行流程
3.4 仿真結果與分析
3.5 本章小結
第4章 基于機場實際業(yè)務規(guī)則的停機位分配問題
4.1 基于機場實際業(yè)務規(guī)則的停機位分配模型
4.1.1 假設條件
4.1.2 優(yōu)化目標
4.1.3 約束條件
4.1.4 問題建模
4.2 基于機場實際業(yè)務規(guī)則的停機位分配MDP模型
4.2.1 狀態(tài)空間
4.2.2 動作空間及狀態(tài)轉移流程
4.2.3 立即獎賞與價值函數
4.3 基于機場實際業(yè)務規(guī)則的停機位分配問題DRL求解
4.4 仿真結果與分析
4.4.1 實驗環(huán)境
4.4.2 實驗訓練樣本數據構建與分析
4.4.3 實驗結果與分析
4.5 本章小結
第5章 基于深度強化學習的停機位分配演示系統
5.1 停機位分配演示系統需求分析
5.2 系統架構模型
5.2.1 系統開發(fā)三層架構
5.2.2 停機位分配系統開發(fā)架構設計
5.3 數據訪問層功能設計與實現
5.3.1 機場計劃數據表設計與導入
5.3.2 機場實時數據設計與輸入
5.4 業(yè)務邏輯層功能設計與實現
5.4.1 停機位分配策略網絡構建功能實現
5.4.2 停機位分配策略網絡訓練功能實現
5.4.3 停機位分配執(zhí)行功能實現
5.5 表現層功能設計與實現
5.5.1 表現層功能設計
5.5.2 表現層功能驗證
5.6 本章小結
結論
參考文獻
碩士期間發(fā)表的學術論文及成果
致謝
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