A Graph-Enhanced Deep-Reinforcement Learning Framework for the Aircraft Landing Problem

📄 arXiv: 2502.12617v2 📥 PDF

作者: Vatsal Maru

分类: cs.LG, cs.AI, eess.SY

发布日期: 2025-02-18 (更新: 2025-03-18)

备注: 27 pages, submitted to ESWA, comments are welcome

💡 一句话要点

提出一种图增强深度强化学习框架，用于优化飞机着陆调度问题。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 飞机着陆问题 深度强化学习 图神经网络 Actor-Critic 空中交通管理

📋 核心要点

  1. 现有飞机着陆调度方法在实时性和可扩展性方面存在不足，难以同时优化多个目标。
  2. 利用图神经网络提取飞机间时空关系，设计Actor-Critic架构处理多目标优化，并采用跑道平衡策略。
  3. 实验表明，该方法在计算时间和跑道吞吐量上优于传统方法，且无需重新训练，适合工业部署。

📝 摘要（中文）

飞机着陆问题（ALP）是飞机运输和管理中具有挑战性的问题之一。其挑战在于如何安排到达飞机的顺序，以优化成本和延误。目前有多种解决该问题的方法，大多基于运筹学算法和元启发式算法。虽然传统方法在某些因素上表现更好，但仍然存在实时重新调度和计算可扩展性问题。本文提出了一种新颖的深度强化学习（DRL）框架，该框架结合了图神经网络和Actor-Critic架构来解决ALP。本文提出了三个关键贡献：一种基于图的状态表示，可以有效地捕获飞机之间的时间和空间关系；一种专门设计的Actor-Critic架构，用于处理着陆调度中的多个竞争目标；以及一种跑道平衡策略，可确保有效的资源利用，同时保持安全约束。结果表明，经过训练的算法可以在不同的问题集上进行测试，并且结果与运筹学算法相比具有竞争力。在标准基准数据集上的实验结果表明，与混合整数规划（MIP）相比，计算时间减少了99.95％，并且跑道吞吐量比先到先服务（FCFS）方法高38％。因此，所提出的解决方案与传统方法相比具有竞争力，并取得了实质性进展。值得注意的是，它不需要重新训练，因此特别适合工业部署。该框架能够在1秒内生成解决方案，从而实现实时重新调度，从而满足空中交通管理的关键要求。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决飞机着陆调度问题（ALP），目标是优化成本和延误。现有方法，如运筹学算法和元启发式算法，在实时重新调度和计算可扩展性方面存在不足，难以满足实际空中交通管理的需求。

核心思路：论文的核心思路是将飞机着陆调度问题建模为马尔可夫决策过程（MDP），并利用深度强化学习（DRL）方法进行求解。通过图神经网络提取飞机之间的时间和空间关系，并设计专门的Actor-Critic架构来处理多个竞争目标，从而实现高效的着陆调度。

技术框架：该框架主要包含三个部分：1) 基于图的状态表示：使用图神经网络来编码飞机之间的时空关系，将飞机及其相关信息表示为图节点，飞机之间的距离、速度等关系表示为图边。2) Actor-Critic网络：Actor网络负责生成着陆调度策略，Critic网络负责评估当前策略的价值。该网络被设计为能够处理多个竞争目标，例如最小化延误、最大化跑道利用率等。3) 跑道平衡策略：该策略旨在确保跑道的有效利用，同时满足安全约束，避免出现跑道拥堵或冲突。

关键创新：该论文的关键创新在于将图神经网络与深度强化学习相结合，用于解决飞机着陆调度问题。与传统方法相比，该方法能够更好地捕捉飞机之间的复杂关系，并实现实时重新调度。此外，该方法无需重新训练，使其更适合工业部署。

关键设计：状态表示使用图神经网络提取特征，Actor和Critic网络采用深度神经网络结构，损失函数设计为能够平衡多个优化目标。跑道平衡策略的具体实现细节未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法与混合整数规划（MIP）相比，计算时间减少了99.95％，并且跑道吞吐量比先到先服务（FCFS）方法高38％。该方法能够在1秒内生成解决方案，满足实时重新调度的需求，且无需重新训练，具有很强的实用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于空中交通管理系统，实现飞机的智能着陆调度，减少航班延误，提高跑道利用率，降低运营成本。该方法具有实时性和可扩展性，能够适应复杂的空中交通环境，并为未来的智能空管系统提供技术支持。

📄 摘要（原文）

The Aircraft Landing Problem (ALP) is one of the challenging problems in aircraft transportation and management. The challenge is to schedule the arriving aircraft in a sequence so that the cost and delays are optimized. There are various solution approaches to solving this problem, most of which are based on operations research algorithms and meta-heuristics. Although traditional methods perform better on one or the other factors, there remains a problem of solving real-time rescheduling and computational scalability altogether. This paper presents a novel deep reinforcement learning (DRL) framework that combines graph neural networks with actor-critic architectures to address the ALP. This paper introduces three key contributions: A graph-based state representation that efficiently captures temporal and spatial relationships between aircraft, a specialized actor-critic architecture designed to handle multiple competing objectives in landing scheduling, and a runway balance strategy that ensures efficient resource utilization while maintaining safety constraints. The results show that the trained algorithm can be tested on different problem sets and the results are competitive to operation research algorithms. The experimental results on standard benchmark data sets demonstrate a 99.95% reduction in computational time compared to Mixed Integer Programming (MIP) and 38% higher runway throughput over First Come First Serve (FCFS) approaches. Therefore, the proposed solution is competitive to traditional approaches and achieves substantial advancements. Notably, it does not require retraining, making it particularly suitable for industrial deployment. The frameworks capability to generate solutions within 1 second enables real-time rescheduling, addressing critical requirements of air traffic management.