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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明涉及一种基于基于图神经网络的机场选址方案择优方法，属于机场规划技术领域，解决了现有择优方法缺少客观性、计算量大进而难以求解出最优方案的问题。包括：构建目标函数和约束条件；获取各机场选址方案的初始出行人数组合；对每个初始出行人数组合分别进行迭代更新直至达到最大迭代次数，得到各机场选址方案的最优出行人数组合；迭代更新包括根据当前出行人数组合及其出行人数扰动策略，利用训练好的图神经网络得到扰动概率；根据扰动概率和整数规划求解工具更新当前出行人数组合后进行下一次迭代；根据各机场选址方案的最优出行人数组合、出行成本和投资总费用，选出最优的机场选址方案。实现了选址方案选择的客观性且降低了计算难度。
主权项：1.一种基于图神经网络的机场选址方案择优方法，其特征在于，包括以下步骤：基于各城市群到机场的出行人数和出行成本，构建目标函数和约束条件；根据所述约束条件获取各机场选址方案的初始出行人数组合；对每个初始出行人数组合分别进行迭代更新直至达到最大迭代次数，得到各机场选址方案的最优出行人数组合；所述迭代更新包括：根据当前迭代的出行人数组合及其多个出行人数扰动策略，利用训练好的图神经网络得到扰动概率；根据扰动概率和整数规划求解工具，更新当前迭代的出行人数组合后进行下一次迭代；根据各机场选址方案的最优出行人数组合、出行成本和投资总费用，选出最优的机场选址方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于图神经网络的机场选址方案择优方法
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