【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及停机位分配问题领域，特别是涉及一种基于动态任务图建模的机位分配方法。
技术介绍
1、机位分配是机场人员管理和物资调度的前提，与机场资源的使用效率和相关航空公司的利益密切相关。合理有效的分配机制可以显著提高机场资源的利用率和旅客满意度。停机位分配问题属于多目标组合优化问题。该问题的解决方案大都以建模与使用智能优化算法求解为主。现有的停机位分配方案关注于各种优化目标，主要的优化目标包括：最小化远机位数量、最小化滑行时间（距离）、滑行冲突最少、以及最大化航班停机位偏好等。然而，现有的停机位分配方案存在以下问题：（1）在建模过程中没有考虑到航班之前的潜在时间顺序约束，这导致了机位分配问题求解空间非常巨大，求解过程费时费力；（2）在对问题建模的过程中，大都没有考虑任务的时变性，比如航班的延误、取消、新增等，已有的静态建模难于用于模型动态求解。（3）没有考虑机位资源的变化问题，比如机场的父子机位在使用的过程中可以拆分两个小机位。（4）难以同时用于求解机位预分配和机位再分配问题。求解方法的不一致性会影响求解算法解的质量。
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【技术保护点】
1.一种基于动态任务图建模的机位分配方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S100具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，S109具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述机位分配模型为利用深度学习算法训练后的智能体网络结构，所述智能体网络结构被设置将停机位分配问题转化为马尔科夫决策过程，其中，机位分配任务图集作为智能体所处的环境，环境通过对应的特征向量与智能体进行交互，智能体的动...
【技术特征摘要】
1.一种基于动态任务图建模的机位分配方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，s100具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，s109具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述机位分配模型为利用深度学习算法训练后的智能体网络结构，所述智能体网络结构被设置将停机位分配问题转化为马尔科夫决策过程，其中，机位分配任务图集作为智能体所处的环境，环境通过对应的特...
【专利技术属性】
技术研发人员：侯谨毅，李博昱，陈宇航，李海丰，
申请(专利权)人：中国民航大学，
类型：发明
国别省市：
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