Abstract Intelligent flödesplanering är en av de grundläggande utmaningar som Federal Aviation Administration (FAA) står inför idag. FAA uppskattar att väder, routingbeslut och flygplatsförhållanden ledde till förseningar på 1.682.700 timmar 2007 (FAA OPSNET Data, USA Department of Transportation hemsida, http://www.faa.gov/data_statistics/), vilket resulterar i en svindlande ekonomisk förlust på över $ 41 miljarder (Joint Economic Commission Majority Staff, Din flygning har försenats igen, 2008). Det behövs nya lösningar på flödesstyrningen för att ta hänsyn till den trefaldiga ökning av flygtrafiken som förutses under de kommande två decennierna. Detta är ett komplext problem där samspelet mellan förändrade förhållanden (t.ex. väder), motstridiga prioriteringar (t.ex. olika flygbolag), begränsade resurser (t.ex. flygledare) och tung volym (t.ex. över 40 000 flygningar över det amerikanska luftrummet) kräver en anpassningsbar och robust lösning. I detta dokument utforskar vi en multiagentalgoritm där agenter använder förstärkningslärande (RL) för att minska trängsel genom lokala åtgärder. Varje agent är associerad med en fix (en specifik plats i 2D utrymme) och har en av tre åtgärder: ställa in separation mellan flygplan, beställa markförseningar eller utföra omvägar. Vi simulerar flygtrafiken med hjälp av FACET som är en flödessimulator för flygtrafik som utvecklats på NASA och som används i stor utsträckning av FAA och industrin. Våra FACET-simuleringar av både artificiella och verkliga historiska data från Chicagos och New Yorks luftrum visar att agenter som får personliga belöningar minskar trängseln med upp till 80 % över agenter som får en global belöning och med upp till 90 % över en aktuell branschstrategi (Monte Carlo uppskattning).
REF inför ett multiagentsystem för hantering av flygtrafikflödet.
A multiagent approach to managing air traffic flow
{'venue': 'Autonomous Agents and Multi-Agent Systems', 'journal': 'Autonomous Agents and Multi-Agent Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}