Computational modelling and analysis of impeded and unimpeded taxi-out time at congested airports
In this study, a Deep Reinforcement Learning (DRL) approach is proposed to optimize the pre-departure sequencing of aircraft at airports, with the objective of minimizing taxi delays and queuing time. The research focuses on two main components: synthetic schedule generation and agent pre-training w...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Hoo, Xuan Tao |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Sameer Alam |
التنسيق: | Final Year Project |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/167995 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Predicting taxi-out time at congested airports with optimization-based support vector regression methods
بواسطة: Lian, Guan, وآخرون
منشور في: (2018) -
A POMDP model for guiding taxi cruising in a congested urban city
بواسطة: AGUSSURJA, Lucas, وآخرون
منشور في: (2011) -
Runway taxi optimisation : case study of Changi Airport
بواسطة: Teo, Darren Jin Song
منشور في: (2021) -
A POMDP model for guiding taxi cruising in a congested urban city
بواسطة: Agussurja, L., وآخرون
منشور في: (2014) -
A study of surface management issues for taxiing aircraft
بواسطة: Kwok, Kam Fung
منشور في: (2015)