【摘 要】
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停机位作为机场服务航班的重要资源,其合理的分配方案需要统筹考虑航司、机场、旅客多方利益特性。目前机场的调度系统虽满足基本运行任务需求,但操作逻辑规则固定,无法满足调度人员一人一策略的个性化策略配置。本文提出一种精细化机位分配策略学习算法,旨在满足机位分配算法生成方案对于调度人员的实际可用性,更好地保证机场运行管理的整体服务质量。以单航班机位分配调整方式为基础,构建了基于序列决策过程的停机位动态调整
【基金项目】
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国家重点研发计划《超大型空港综合交通高效运行与智能服务关键技术及示范应用》课题一:空港综合交通运行态势监测与预测技术研究.项目编号:2018YFB1601201；
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停机位作为机场服务航班的重要资源,其合理的分配方案需要统筹考虑航司、机场、旅客多方利益特性。目前机场的调度系统虽满足基本运行任务需求,但操作逻辑规则固定,无法满足调度人员一人一策略的个性化策略配置。本文提出一种精细化机位分配策略学习算法,旨在满足机位分配算法生成方案对于调度人员的实际可用性,更好地保证机场运行管理的整体服务质量。以单航班机位分配调整方式为基础,构建了基于序列决策过程的停机位动态调整模型,其决策环境包含时间和空间两个维度的特征信息,对于空间信息,将决策环境的特征属性以航班、停机位和待分配航班三个部分分别描述,并将特征属性以实体嵌入的方式与机位占用状态矩阵相结合。对于时间信息,通过动态滑动窗口的方式划定决策过程中考虑的时间范围,最终得到停机位决策环境的状态时空矩阵模型。提出基于注意力卷积网络的停机位动态分配策略网络,并以信赖域策略优化算法作为求解算法。使用国内某大型机场的航班计划数据并模拟航班延误情况获取实验数据,得到停机位动态调整输出结果,相较于基线卷积网络模型,属性匹配度平均提升11.53%,机位动态调整的次数下降9.61%,而机位发生变动的航班数量减少7.678%。针对机位动态分配算法结果难以满足不同操作人员操作习惯的问题,提出一种符合实际业务人员操作习惯的机位动态分配推荐算法。以航班特征属性和停机位的资源占用状态构建决策环境的多通道时空矩阵,再以生成对抗网络（Generative adversarial network,GAN）拟合其序贯决策操作策略。经过在3个数据集上的测试,模型对不同来源的操作数据具有较好的区分能力。仿真结果表明,可靠度在90%以上的调整动作占比最高达到84.4%。对比不同扰动下的动态调整结果,算法能够得到航班-机位属性特征与原有人工操作属性特征接近的调整方案。
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