基于DQN的機場加油車動態(tài)調(diào)度方法研究

摘要： 針對實際航班時刻不確定導致機場加油車利用率低、調(diào)度實時性差的問題，提出一種結(jié)合了多目標深度強化學習框架的深度Q網(wǎng)絡(luò)加油車動態(tài)調(diào)度方法。建立了以最大化加油任務準時率以及平均空閑車輛占比為目標的優(yōu)化模型；設(shè)計了5個衡量車輛當前狀態(tài)的狀態(tài)特征作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，再根據(jù)2種目標提出了2種調(diào)度策略作為動作空間，使得算法能夠根據(jù)航班動態(tài)數(shù)據(jù)實時生成動態(tài)調(diào)度方案；完成了對機場加油車動態(tài)調(diào)度模型的...