Flygledning är en av de grundläggande utmaningar som Federal Aviation Administration (FAA) står inför i dag. FAA beräknar att det enbart under 2005 förekom över 322.000 timmars förseningar till en kostnad för industrin som överstiger tre miljarder dollar. Att hitta tillförlitliga och anpassningsbara lösningar på flödeshanteringsproblemet är av största vikt om nästa generations lufttransportsystem ska uppnå det angivna målet att ta emot tre gånger den nuvarande trafikvolymen. Detta problem är särskilt komplicerat eftersom det kräver integration och/eller samordning av många faktorer, bland annat: nya uppgifter (t.ex. ändrad väderinformation), potentiellt motstridiga prioriteringar (t.ex. olika flygbolag), begränsade resurser (t.ex. flygledare) och mycket tung trafikvolym (t.ex. över 40 000 flygningar över det amerikanska luftrummet). I detta papper använder vi FACET - en simulator för flygtrafikflöde som utvecklats på NASA och som används i stor utsträckning av FAA och industrin - för att testa en multiagentalgoritm för trafikflödeshantering. En agent är associerad med en fix (en specifik plats i 2D utrymme) och dess åtgärd består i att ställa den separation som krävs bland flygplanen går om den fix. Agenter använder förstärkning lära sig att ställa in denna separation och deras åtgärder påskyndar eller saktar ner trafiken för att hantera trafikstockningar. Våra FACET-baserade resultat visar att agenter som får personliga belöningar minskar trängseln med upp till 45 % jämfört med agenter som får en global belöning och med upp till 67 % över en aktuell branschstrategi (Monte Carlo estimation).
Tumer och Agogino REF utvecklade en multiagentalgoritm för hantering av trafikflöden.
Distributed agent-based air traffic flow management
{'venue': "AAMAS '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}