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论文编号 201901-207
论文题目 基于遗传算法与强化学习的机位分配问题研究
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基于遗传算法与强化学习的机位分配问题研究

首发时间:2019-01-29

许永磊 1   

许永磊(1994-),男,硕士,系统建模与仿真

曾伟 1   

曾伟(1968-),男,副教授,硕导,决策支持与系统等

  • 1、华中科技大学自动化学院,武汉市 430000

摘要:机场停机位分配是机场运行调度的一项非常重要的工作。为提高机场运行效益和服务质量,针对机场机位复杂的调度问题,本文提出了新的染色体编码策略,并且研究了遗传算法与强化学习结合解决机场机位分配问题。本文根据近机位、远机位的属性和业务规则,以靠桥率即近机位利用率最高、拖拽次数最少和机位空闲时间最短为优化目标,利用遗传算法实现了机位分配。针对遗传算法对初始解集的依赖的不足,文中利用强化学习对遗传算法进行改进,并实现了机位合理优化分配。

关键词: 遗传算法 强化学习 机位分配

For information in English, please click here

Study on airport gate assignments problem based on GA and RL

XU Yonglei 1   

许永磊(1994-),男,硕士,系统建模与仿真

ZENG Wei 1   

曾伟(1968-),男,副教授,硕导,决策支持与系统等

  • 1、Huazhong University of Science & Technology,College of Automation,Wuhan 430000

Abstract:Airport gate assignments is a very important task in airport operation and scheduling. Aiming at the airport gate complex scheduling problems, a new chromosome coding strategy and genetic algorithm combine with reinforcement learning are proposed to solve the airport gate assignments problem in order to improve the airport operation efficiency and service quality. According to the practical requirements of the attributes and business rules of near and far airport gates, genetic algorithm is used to assign the airport gates for the multiple goals of the highest utilization rate of near seats, the least number of ferry flights and the shortest idle time of seats, Considering the deficiency of the genetic algorithm\'s dependence on the initial solution set, the paper improves the genetic algorithm by means of reinforcement learning and realizes the better solution of the airport gate assignment problem. ?????

Keywords: genetic algorithm reinforcement learning airport gate assignment

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许永磊,曾伟. 基于遗传算法与强化学习的机位分配问题研究[EB/OL]. 北京:中国科技论文在线 [2019-01-29]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201901-207.

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