一种基于民航机场飞机地面保障的自动派单方法

本发明涉及一种基于民航机场飞机地面保障的自动派单方法，采用基于贝叶斯网络的动态因果关系识别模块，结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的情境感知模块，提高了预测准确性和任务分配效率。改进的多目标优化算法结合遗传算法与粒子群优化算法，并引入动态权重调整机制，实现资源的自适应优化配置。多层次A*搜索与深度强化学习相结合的路径规划算法，能够实时调整路径，动态避开障碍物，系统通过基于深度确定性策略梯度（DDPG）的自学习算法和基于图神经网络（GNN）的综合决策支持系统，增强了实时响应能力和决策准确性。该方法提高了机场地面保障服务的运营效率、安全性和应急响应能力。