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基于深度强化学习的航路点飞行冲突解脱

【摘要】 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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