【摘 要】
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为加速实现机场场面无人化管理,提高航空器在滑行道中的运行效率,应用人工智能中的深度Q学习网络算法研究了两个独立的智能体agent在机场场面滑行道交叉口中分别对申请使用同一滑行道交叉口的航空器进行智能调速.做了不同航空器密度下agent调速能力的对比研究,利用同一条件下深度Q学习网络调速、不调速和随机调速之间的对比试验来验证模型有效性和优化效果,通过可视化来验证模型的准确度.研究发现在任何航空器密度下,深度Q学习网络的调速都是有效的,平均60 s生成4架航空器的密度下,航空器安全通过交叉口成功率达到99.0
【机 构】
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中国民用航空飞行学院,四川 广汉618000
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为加速实现机场场面无人化管理,提高航空器在滑行道中的运行效率,应用人工智能中的深度Q学习网络算法研究了两个独立的智能体agent在机场场面滑行道交叉口中分别对申请使用同一滑行道交叉口的航空器进行智能调速.做了不同航空器密度下agent调速能力的对比研究,利用同一条件下深度Q学习网络调速、不调速和随机调速之间的对比试验来验证模型有效性和优化效果,通过可视化来验证模型的准确度.研究发现在任何航空器密度下,深度Q学习网络的调速都是有效的,平均60 s生成4架航空器的密度下,航空器安全通过交叉口成功率达到99.07％,平均优化率44.11％;90 s密度下达到99.31％,平均优化率44.25％;120 s密度下成功率达到99.58％,平均优化率43.92％.结果表明:利用深度Q学习网络在两个滑行道交叉口中实现协同智能调速是可行的.
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