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　　欧宝平台美国空军网站介绍了空军研究实验室(AFRL)于2023年1月举办了空运挑战赛的相关情况。这项在线竞赛寻求最先进的空运规划算法，以帮助美国空军提高空运效率。

　　作为执行空运任务流程的一部分，规划货物交付是一个众所周知的复杂问题。由于恶劣天气或其他意外情况，运输路线可能会变得无法通行欧宝平台。此外，空运任务还必须考虑飞机速度、运载能力和机场最大地面面积等因素，以确保准时高效的货物交付，而不可预见的货物需求可能需要不断快速重新规划才能满足紧张的任务期限。AFRL希望通过空运挑战赛能够找到潜在的解决方案，来解决这一系列问题。空运挑战赛是一项在线多智能体规划竞赛，参赛者建立创新的算法和解决方案，并通过模拟空运场景来执行空运任务。

　　竞赛使用人工智能（AI）来协助设计飞机空运计划，以有效地运送货物欧宝平台欧宝平台。对于飞机停靠的每个机场，人工智能都会提供一个“命令”，指定要装载或卸载的货物以及下一个目的地。AFRL机器学习研究员表示，“巨大的需求和紧迫的任务期限使得即使在理想条件下也难以规划空运作业”，“意外中断只会使问题进一步复杂化，可能会导致重大延误，并使规划软件崩溃。”为了找到新的解决方案，研究人员运用他们的技能并开发新的算法，以实现按时交货，同时提高效率。图中显示了一个小的示例场景。

　　AFRL人工智能空运挑战场景展示了人工智能如何规划运送货物。机场用带有连接路线（白线）的小方块来标识。货物在三个机场的货物区（绿色矩形）停放，每个都指定在有需要的特定机场（黄色圆圈）交付。开发的算法引导四架飞机通过网络来装载和运送货物。这些航线会随机中断，要求飞机要么等待中断恢复，要么选择不同的航线。

　　空运挑战赛提供了一个模拟环境，开发人工智能（AI）算法模块可以在其中进行交互，这些算法是根据一组日益复杂的评估场景进行评分的，同时应对意外事件和干扰。

　　通过开放创新挑战赛以及其他挑战赛中收集的信息，可以帮助美国空军借鉴创新方法，以更高效完成不同规模传统空运任务目标。在比赛期间，参赛者提交人工智能算法，对任务完成情况进行即时评分，以查看他们在实时排行榜上的排名。AFRL计算机科学家说：“看到世界各地的研究人员能够访问该环境并为给定场景提供解决方案，真是令人兴奋。”“我们期待举办更多像这样的比赛，我们可以利用众包解决方案的未开发潜力来满足作战人员的需求。”

　　4月30日至5月4日，AFRL研究人员在于佛罗里达州奥兰多举行的SPIE国防+商业传感会议上公布了竞赛获胜者，并发表了有关人工智能空运挑战赛结果的联合论文。空运挑战赛的获胜者John Kolen博士是来自佛罗里达州的独立研究员，他拥有超过30年的行业经验。亚军是来自雷神技术研究中心的研究人员团队。佛罗里达大学的学生获得了荣誉奖。此次挑战吸引了27名个团队参赛，共有约150人参加。比赛过程中的算法讨论和反馈，并使政府团队能够改进模拟器。这些参与者总共上传了92份算法和解决方案，并且在模拟环境迭代和完善了他们的算法。

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