Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural Airport Ground Handling

論文の概要: Neural Airport Ground Handling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02442v1
Date: Sat, 4 Mar 2023 15:32:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-07 19:38:17.703346
Title: Neural Airport Ground Handling
Title（参考訳）: ニューラル空港の接地
Authors: Yaoxin Wu, Jianan Zhou, Yunwen Xia, Xianli Zhang, Zhiguang Cao, Jie Zhang
Abstract要約: 空港の地上処理(AGH)は、ターンアラウンドの飛行に必要な操作を提供する。既存のAGHの手法は通常、膨大なドメイン知識で設計されるが、高品質なソリューションを効率よく得られない。本稿では,AGHをサブプロブレム(すなわちVRP)に分解する構築フレームワークを提案し,これらのサブプロブレムに対するルーティングソリューションを構築するためのニューラルネットワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.293266097973888
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Airport ground handling (AGH) offers necessary operations to flights during their turnarounds and is of great importance to the efficiency of airport management and the economics of aviation. Such a problem involves the interplay among the operations that leads to NP-hard problems with complex constraints. Hence, existing methods for AGH are usually designed with massive domain knowledge but still fail to yield high-quality solutions efficiently. In this paper, we aim to enhance the solution quality and computation efficiency for solving AGH. Particularly, we first model AGH as a multiple-fleet vehicle routing problem (VRP) with miscellaneous constraints including precedence, time windows, and capacity. Then we propose a construction framework that decomposes AGH into sub-problems (i.e., VRPs) in fleets and present a neural method to construct the routing solutions to these sub-problems. In specific, we resort to deep learning and parameterize the construction heuristic policy with an attention-based neural network trained with reinforcement learning, which is shared across all sub-problems. Extensive experiments demonstrate that our method significantly outperforms classic meta-heuristics, construction heuristics and the specialized methods for AGH. Besides, we empirically verify that our neural method generalizes well to instances with large numbers of flights or varying parameters, and can be readily adapted to solve real-time AGH with stochastic flight arrivals. Our code is publicly available at: https://github.com/RoyalSkye/AGH.
Abstract（参考訳）: 空港の地上取扱い(agh: airport ground handling)は、空港運営の効率化と航空経済学において重要な役割を担っている。このような問題は、複雑な制約を持つNPハード問題につながる操作間の相互作用を伴う。したがって、既存のAGHの手法は通常、膨大なドメイン知識で設計されるが、高品質なソリューションを効率よく得られない。本稿では,AGHの解法品質と計算効率を向上させることを目的とする。特に, 優先性, 時間窓, キャパシティといった雑な制約を伴って, マルチフライ車両ルーティング問題 (VRP) としてAGHをモデル化した。次に,AGHをサブプロブレム(すなわちVRP)に分解する構築フレームワークを提案し,これらのサブプロブレムに対するルーティングソリューションを構築するためのニューラルネットワークを提案する。具体的には、すべてのサブプロブレム間で共有される強化学習で訓練された注意に基づくニューラルネットワークを用いて、建設ヒューリスティックな政策を深く学習し、パラメータ化する。大規模な実験により,本手法は古典的メタヒューリスティックス,建設ヒューリスティックス,およびAGHの特殊手法よりも優れていた。さらに,我々のニューラルメソッドは,多数のフライトやパラメータの異なるインスタンスによく一般化し,確率的なフライト到着を伴うリアルタイムAGHの解決に容易に適応可能であることを実証的に検証した。私たちのコードは、https://github.com/RoyalSkye/AGH.comで公開されています。

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