基于强化学习的虚拟飞机多智能体协同仿真与优化方法及系统

本发明涉及交通工程技术领域，公开了基于强化学习的虚拟飞机多智能体协同仿真与优化方法及系统，包括虚拟环境构建模块，用于利用UE4和AirSim仿真软件构建虚拟城市环境；飞行器模型构建模块，用于利用3ds Max设计eVTOL虚拟飞行器智能体模型；智能体状态感知模块，用于通过AirSim插件实现智能体状态的实时感知；强化学习训练模块，用于应用DDQN算法训练智能体进行自主决策；协同任务设计模块，用于多智能体协同执行任务，如交通规划、航线优化等。通过虚拟仿真方法，提出了大量虚拟飞机智能体在复杂城市环境中进行协同运行的创新视角。这一方法在城市空中交通（UAM）体系设计与验证研究中具有显著的先进性，能够在模拟环境中真实再现和分析城市空中交通的动态特性。