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基于强化学习和网络竞争的整合分析，用于校准需求受限的航线选择模型( An integrated reinforced learning and network competition analysis for calibrating airline itinerary choice models with constrained demand )
A Abdelghany K Abdelghany CW Huang
针对传统效用最大化方法的局限性，提出了一种新的航空旅客行程选择模型(ICM)。该方法集成了强化学习算法和航空公司网络竞争分析模型。强化学习算法在考虑最大化奖赏函数的同时搜索行程选择模型的参数值。奖励函数被测量为估计的和观察的系统度量之间的差值的负值。利用航空公司网络竞争分析模型计算系统评价指标。它是一个表示旅客行程分配的仿真模型。它在考虑各航空公司之间竞争的同时，捕捉了网络层次上的需求-供给相互作用。考虑到全球航空公司网络，包括50多万个机场对，使用开发的框架对ICM系统进行了校准。通过对地面真实数据的验证表明，所建立的模型能够充分地捕捉到旅客的行程选择行为，并能够复制航空公司之间的竞争格局。
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