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龙图腾网获悉山东理工大学;飞友科技有限公司申请的专利一种基于强化学习的机场容量配置方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120317635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510786788.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于强化学习的机场容量配置方法是由王春政;张敬磊;孙锋;丛玮;罗传晟;张洪宾设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的机场容量配置方法在说明书摘要公布了：一种基于强化学习的机场容量配置方法,属于空中交通规划与管理技术领域。包括如下步骤：步骤S1，划定机场容量配置时段；步骤S2，构建贝叶斯网络模型；步骤S3，定义机场容量配置的强化学习环境；步骤S4，配置机场容量配置的强化学习超参数；步骤S5，初始化训练环境与Q表；步骤S6，通过强化学习的方法进行训练，迭代更新Q值；步骤S7，判断是否达到模型训练终止条件；步骤S8，根据Q表获取机场容量配置方案。通过本申请的基于强化学习的机场容量配置方法，综合考虑各时段不确定性服务能力的时序相关性和差异性，促成容量配置方案生成的高效性和易操作性，为优化机场资源利用，减少航班延误提供基础。

本发明授权一种基于强化学习的机场容量配置方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的机场容量配置方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，划定机场容量配置时段； 步骤S2，收集提取机场在容量配置时段的实际服务能力数据，构建机场服务能力贝叶斯网络模型，推断各时段机场实际服务能力的概率分布； 步骤S3，定义机场容量配置的强化学习环境，包括服务能力生成、动作及动作空间、延误计算、奖励函数； 步骤S4，设置机场容量配置的强化学习超参数，包括策略选择方法、最大回合数、终止条件、学习率、折扣因子； 步骤S5，初始化训练环境与Q表； 步骤S6，通过强化学习的方法进行训练，迭代更新Q值； 步骤S7，判断是否达到模型训练终止条件，如果达到模型训练终止条件，执行步骤S8，否则返回步骤S6； 步骤S8，根据Q表获取机场容量配置方案； 步骤S2，具体包括如下步骤： S2-1，收集机场在各容量配置时段的实际服务能力数据, S2-2，将每个容量配置时段的实际服务能力表示为网络中的一个节点; S2-3，通过边连接，建立各时段服务能力之间的依赖关系； S2-4采用最大似然估计，对模型进行训练，估计贝叶斯网络的条件概率分布，获得机场服务能力贝叶斯网络模型； 步骤S3，具体包括如下步骤： S3-1，通过机场服务能力贝叶斯网络模型，定义时服务能力ct； S3-2、定义动作空间，动作是容量设置的决策，即每个时段设置的容量，； S3-3、定义时段的延误计算方式为，是时段的延误，ct表示时段服务能力； S3-4、定义，表示当前时段达成总需求后，最终可能实现的总需求小于目标需求总需求的概率; S3-5、定义奖励函数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东理工大学;飞友科技有限公司，其通讯地址为：255000 山东省淄博市张店区新村西路266号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。