В данном исследовании рассматривается недостаточность централизованного управления для высокоструктурированного трафика автономных летательных аппаратов путем предложения децентрализованного подхода, использующего многоагентное обучение с подкреплением (MARL). Исследователи расширяют эту рамку MARL для управления потоком трафика в сложных сетях воздушных коридоров, включающих слияния и разветвления. Политики, обученные в условиях одного коридора, тестируются в increasingly сложных многокоридорных сценариях нулевым способом (zero-shot) без повторного обучения. Экспериментальные результаты показывают, что изученное поведение эффективно переносится на различные плотности трафика, геометрии сетей и гетерогенные характеристики летательных аппаратов. Оценка измеряет производительность системы на уровне сети через соблюдение границ, показатели завершения, средние скорости, пройденное расстояние и межвоздушное расстояние. Несмотря на то, что требуется только локально скоординированное поведение входа, прохождения и выхода, коллективные действия создают желаемые потоки трафика по всей коридорной сети.