基于深度强化学习的航路点飞行冲突解脱

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空中交通流量日益增长,而空域资源有限,造成了空域管理的复杂性增加,导致了飞行冲突的概率上升,给传统的人工管制方式带来了挑战。通过智能化空中交通管理算法,对空域航空器进行辅助管制,是一种潜在的解决飞行冲突的有效途径。构建了深度强化学习模型,提出了一种基于深度强化学习的飞行冲突解脱方法。通过针对交叉航路点汇聚冲突的仿真实验,证明了算法的有效性。
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