【技术实现步骤摘要】
一种基于强化学习与线性规划的快速空管防冲突方法
本专利技术涉及空中交通管理领域，具体而言，特别涉及一种基于强化学习与线性规划的快速空管防冲突方法。
技术介绍
近年来，随着空中交通领域的快速发展，空中交通流量与日俱增与有限的空域资源矛盾日益突出。为此美国联邦航空管理局提出了自由飞行，自由飞行是未来空中交通发展的必然模式，为了保证自由飞行的安全性，当飞机由一个扇区飞往另一个扇区时必须设计出摆脱飞行冲突的最优策略，避免与扇区内的飞机发生冲突。现有的一些算法已经能够生成最优解或次优解，但这些最优解或次优解并不能满足空中交通实时性的要求。基于实时性和安全性的考虑，本专利技术提出了一种基于强化学习与线性规划的快速空管防冲突方法，该方法能够迅速地规划出安全路径，大大减轻空管员的压力，满足实时性和安全性。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，为了解决现有的方案效率不够高的问题，提出了一种基于强化学习与线性规划的快速空管防冲突方法，能够更好更快的完成安全路径的规划，大大减轻空管员的压力。本专利技术所提供的技术方案为...
【技术保护点】
1.一种基于强化学习与线性规划的快速空管防冲突方法，其特征在于，包含以下步骤：/n步骤一，设置扇区内外飞机的数量，并对所有的飞机进行编号，获取所有飞机在开始时刻的坐标以及朝向角；/n步骤二，获取所有飞机的动态参数并将其中的一些参数做规则化处理，利用这些参数来构建飞机深度强化学习模型，将所有飞机的坐标和朝向角作为该深度强化学习模型的输入，控制飞机的偏转角作为该深度强化学习模型的输出；/n步骤三，使用DDPG算法训练该深度强化学习模型，在训练过程中利用线性规划对神经网络的输出进行选择，优化输出结果，最后经过海量的训练得到训练好的深度神经网络；/n步骤四，将所有飞机的坐标和朝向角...
【技术特征摘要】
1.一种基于强化学习与线性规划的快速空管防冲突方法，其特征在于，包含以下步骤：
步骤一，设置扇区内外飞机的数量，并对所有的飞机进行编号，获取所有飞机在开始时刻的坐标以及朝向角；
步骤二，获取所有飞机的动态参数并将其中的一些参数做规则化处理，利用这些参数来构建飞机深度强化学习模型，将所有飞机的坐标和朝向角作为该深度强化学习模型的输入，控制飞机的偏转角作为该深度强化学习模型的输出；
步骤三，使用DDPG算法训练该深度强化学习模型，在训练过程中利用线性规划对神经网络的输出进行选择，优化输出结果，最后经过海量的训练得到训练好的深度神经网络；
步骤四，将所有飞机的坐标和朝向角作为训练好的深度神经网络的输入，得到控制飞机的偏转角度；
步骤五，根据步骤四中所得偏转角，控制飞机按照偏转后的方向继续飞行，更新当前时刻控制飞机的坐标以及朝向角，根据当前时刻所有飞机的坐标和朝向角，判断控制飞机是否可以进行第二次偏转，如果可以进行第二次偏转则偏转到达目的地，否则继续更新飞机的坐标及朝向角。
2.根据权利要求1所述的基于强化学习与线性规划的快速空管防冲突方法，其特征在
于，所述步骤二中，根据飞机的飞行速度、飞机的最大偏转...
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