从提供的文件内容中，可以提取以下知识点：
1. 机场终端区空中交通问题：机场终端区，也就是机场周边的空域区域，是飞机起飞和降落的关键区域。随着中国空中交通运输业的迅速发展，空域资源稀缺与客运货运需求的迅速增长之间的矛盾日益凸显，特别是终端区空域资源的合理调度成为了关键问题。
2. 航班着陆调度问题（Aircraft Landing Scheduling）：这是空中交通管理中典型的多目标优化问题，具体表现在需要同时考虑飞机的安全时间间隔、着陆成本等多方面因素。该问题属于非确定性多项式复杂度（NP-hard）问题，目前尚无完善的解决方法，存在较大的研究空间。
3. 现行调度方法：目前，中国飞机的终端区调度主要采用“先来先服务”（First-Come, First-Served, FCFS）的方式。这种方法虽然稳定、计算方便，但可能不是成本效益最高的调度方案。
4. 深度强化学习算法：深度强化学习结合了深度学习和强化学习的优势，通过提供反复训练的环境给待训练的模型，模拟人类学习过程，提高智能体理解和表达复杂环境的能力。在空域资源有限的情况下，深度强化学习可以有效模拟航班着陆调度中的动态决策过程。
5. 深度强化学习在工业领域的应用：深度强化学习不仅应用于航班着陆调度问题，还被广泛应用于如移动机器人避障、自动驾驶、行人和车辆检测等工业领域，显示出其在智能控制领域的强大应用潜力。
6. 航班着陆调度问题建模：在建立航班着陆调度环境时，需分析问题的来源与流程，并建立相应的问题描述模型。模型中需要包含飞机的基本信息，如机型、最佳着陆时间、最早着陆时间、最迟着陆时间、实际着陆时间等关键属性。
7. 航班着陆调度优化目标：优化目标是使飞机总着陆成本尽量小，同时满足飞机之间最小安全时间间隔的要求。成本的计算涉及提前着陆和延误着陆的不同成本，需要平衡提前着陆与延误着陆的成本，以达到整体成本最小化。
8. 环境建模：深度强化学习算法的训练需要一个可模拟实际航班着陆调度环境的模型。利用深度强化学习训练航班着陆调度环境，需要通过建模，让智能体能够在这个环境里进行自主学习和决策，进而找到着陆调度的最优解。
9. 实验结果分析：通过实验验证，新提出的基于深度强化学习的航班着陆调度算法相较于传统算法如粒子群算法，可以有效降低着陆成本。
10. 深度强化学习与传统算法的对比：深度强化学习算法相较于传统算法，如遗传算法、蚁群算法、免疫粒子群算法等，不仅考虑了飞行安全，还兼顾了成本效率，具有较强的应用潜力和实际价值。
这些知识点涵盖了从实际空中交通管理问题到深度强化学习算法在该领域内的应用，并涉及了优化目标、建模方法以及实验验证等方面的内容。这些知识对于理解深度强化学习在终端区飞机着陆调度问题中的应用有着重要的参考价值。
