論文の概要: A Maximum Independent Set Method for Scheduling Earth Observing Satellite Constellations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08446v1
• Date: Sat, 15 Aug 2020 19:32:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 21:10:55.284120
• Title: A Maximum Independent Set Method for Scheduling Earth Observing Satellite Constellations
• Title（参考訳）: 衛星星座を観測する地球をスケジューリングするための最大独立セット法
• Authors: Duncan Eddy and Mykel J. Kochenderfer
• Abstract要約: 本稿では,衛星スケジューリング問題の解法として,実現不可能なグラフ表現を生成する手法を提案する。 光衛星のスカイサット星座と、最大24個の衛星のシミュレートされた星座の、要求された最大10,000の撮像位置のシナリオでテストされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.013477422930755
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Operating Earth observing satellites requires efficient planning methods that coordinate activities of multiple spacecraft. The satellite task planning problem entails selecting actions that best satisfy mission objectives for autonomous execution. Task scheduling is often performed by human operators assisted by heuristic or rule-based planning tools. This approach does not efficiently scale to multiple assets as heuristics frequently fail to properly coordinate actions of multiple vehicles over long horizons. Additionally, the problem becomes more difficult to solve for large constellations as the complexity of the problem scales exponentially in the number of requested observations and linearly in the number of spacecraft. It is expected that new commercial optical and radar imaging constellations will require automated planning methods to meet stated responsiveness and throughput objectives. This paper introduces a new approach for solving the satellite scheduling problem by generating an infeasibility-based graph representation of the problem and finding a maximal independent set of vertices for the graph. The approach is tested on a scenarios of up to 10,000 requested imaging locations for the Skysat constellation of optical satellites as well as simulated constellations of up to 24 satellites. Performance is compared with contemporary graph-traversal and mixed-integer linear programming approaches. Empirical results demonstrate improvements in both the solution time along with the number of scheduled collections beyond baseline methods. For large problems, the maximum independent set approach is able find a feasible schedule with 8% more collections in 75% less time.
• Abstract（参考訳）: 地球観測衛星の運用には、複数の宇宙船の活動を調整する効率的な計画手法が必要である。 衛星タスク計画問題は、自律実行のためのミッション目標を最も満足する選択行動を必要とする。 タスクスケジューリングはヒューリスティックまたはルールベースの計画ツールによって人手によって行われることが多い。 このアプローチは、ヒューリスティックがしばしば長い地平線上の複数の車両の動作を適切に調整できないため、複数の資産に効率的にスケールしない。 さらに、問題の複雑さが要求された観測数で指数関数的にスケールし、また宇宙船の数で線形的にスケールするため、大きな星座ではこの問題の解決が困難になる。 新しい商業的な光学およびレーダーイメージングコンステレーションは、所定の応答性とスループットの目標を満たすための自動計画手法を必要とすることが期待されている。 本稿では,問題の実現不可能性に基づくグラフ表現を生成し,グラフの頂点の最大独立集合を求めることにより,衛星スケジューリング問題を解決する新しい手法を提案する。 このアプローチは、衛星のskysat星座と最大24衛星のシミュレーション星座に対して、最大1万個の要求された撮像位置のシナリオでテストされている。 性能は、現代のグラフトラバースおよび混合整数線形計画法と比較される。 実証的な結果は、ソリューション時間と、ベースラインメソッドを超えて予定されるコレクションの数の両方の改善を示している。 大きな問題に対して、最大独立セットアプローチは、75%の時間で8%以上のコレクションを持つ実行可能なスケジュールを見つけることができる。

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