本文提出了一种新型深度强化学习框架，结合图神经网络与演员-评审架构，旨在解决飞机着陆过程中的实时调度和计算可扩展性问题。研究表明，该框架的计算时间比传统算法减少99.95%，跑道吞吐量提高38%，展现出显著的工业应用潜力。
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