SUMMARY AI要約 by gpt-5-mini
本プロジェクトは、空港の陸側貨物トラックのDTP（slot）運用を模擬し、マルチエージェント強化学習でのスロット最適化を検証するためのシミュレータです。研究者や強化学習エンジニア、空港・ハンドリング業務の分析者が想定ユーザーです。 主な構成はパラメータ一元管理（params）、DTPプラットフォーム（dtp_platform）、インフラ/ゲート/TP3管理（infrastructure）、サービス時間と道路移動時間の確率モデル（service_time／road）、主要SimPyオブジェクト（objects：Truck、TP3Buffer、GHATerminal）、および需要生成（demand）で、モジュール間の依存関係が定義されています。DTPモジュールは公開・予約・変更・取消やフェーズ管理（優先ウィンドウ／リリースウィンドウ／凍結ウィンドウ）を実装し、オーケストレータの一方的な再割当や凍結期間ルール、遅延・ノーショーペナルティの記録など実運用に即したルール群を再現します。インターフェース一覧が細かく定義されており、シミュレーションイベントやKPI取得が可能です。これにより現実的な運用制約下でのスロット管理戦略評価や強化学習実験が行えます。
使用言語(バイト数比)
オーナー情報
日付
| GitHub作成日 | 2026-04-26 |
| 最終Push | 2026-05-09 |
| 当サイト初検出 | 2026-05-09 |
| 最終取得 | 2026-05-09 18:18 |
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