|
|||||
|
|
| 基于DQN的机场地服人员动态排班研究 | |
| 作者姓名： | 余明晖 周鼎新 汤皓泉 |
| 作者单位： | 1. 华中科技大学人工智能与自动化学院;2. 中国舰船研究设计中心 |
| 摘 要： | 针对在繁忙机场的地面服务人员动态排班问题，提出一种基于深度Q网络(DQN)的排班方法．首先以最大化任务执行率和最小化员工工作时间作为目标，建立了优化模型；然后根据目标提出了两种不同的排班方法，进而采用DQN算法，根据生成的航班动态数据，提取6个状态特征作为网络的输入，并拟定合适的奖励机制，使得训练后的模型能够动态地选择最好的分配方法，最终对模型进行求解．将该方法应用在连续7 d的实际排班中，实验结果表明：与人工排班结果相比，该方法平均每天的任务完成数增加了0.43个，员工的总工作时长减少了53 min,DQN的排班结果具有明显优势，提高了机场地面服务的工作效率． |
| 关 键 词： | 机场人员排班 动态排班 机场安全保障 深度强化学习 深度Q网络 多目标优化 |