简介：摘要：在当今世界，随着航空业的迅猛发展和全球飞行器数量的不断增加，空中交通管制系统面临着前所未有的挑战。随着航空出行的日益普及，传统的空中交通管理方法已经显得力不从心，而且由此带来的空中拥堵、燃油浪费以及潜在的安全风险成为制约航空业可持续发展的关键因素。因此，对空中交通管制中的飞行器轨迹进行优化成为当前研究的焦点之一。随着计算机科学和数学建模技术的不断进步，研究人员在空中交通管制领域提出了各种各样的飞行器轨迹优化算法。这些算法的目标是通过合理规划飞行器的路径，提高空中交通系统的运行效率，降低能源消耗，减轻拥堵并增强飞行安全性。传统的线性规划方法和启发式算法为问题提供了一些解决方案，但是随着深度学习技术的兴起，越来越多的研究开始尝试将其引入飞行器轨迹优化的领域，以期取得更为卓越的成果。
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