本研究探讨了飞机延误问题，提出了一种创新的机器学习增强的降落调度方法，通过分析飞行到达延误的情景，发现了多峰分布和聚类。使用机器学习预测器和整数线性规划求解旅行推销员问题，减少了降落时间17.2％。该方法考虑了不确定性，增强了调度的可信度。

本研究论文提出了一种创新的机器学习增强的降落调度方法，通过分析飞行到达延误的情景，发现了到达飞行时间持续的多峰分布和聚类。使用整数线性规划求解旅行推销员问题，确保可靠性。实验证明，总降落时间平均减少了17.2％。