基于人工智能深度强化学习的航班舱位控制方法
基本信息
| 申请号 | CN202010814188.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112085520A | 公开（公告）日 | 2020-12-15 |
| 申请公布号 | CN112085520A | 申请公布日 | 2020-12-15 |
| 分类号 | G06Q30/02(2012.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 刘震;周兴;王闯 | 申请（专利权）人 | 贵州优策网络科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京科亿知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 贵州优策网络科技有限公司 |
| 地址 | 550000贵州省贵阳市贵阳国家高新技术产业开发区长岭南路留学归国人才创业园别墅A1栋306室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 一种基于人工智能深度强化学习的航班舱位控制方法，通过如下步骤进行：S1，建立深度强化学习模型；S2，对深度强化学习模型进行训练，得到训练好的深度强化学习模型；S3，将待决策时间单元的销售状态输入至步骤S2训练好的深度强化学习模型，训练好的深度强化学习模型输出当前航班开舱情况。本发明的方法应用人工智能深度强化学习算法在训练过程中与包含不同旅客需求概率分布的仿真环境进行交互式的训练学习，训练出的深度强化学习模型，能够进行实时动态舱位控制并且效果优良，此可以在销售过程中实时进行决策控制。 |
