論文の概要: Drone-as-a-Service Composition Under Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06513v1
• Date: Thu, 11 Mar 2021 07:29:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-03-12 14:37:30.162657
• Title: Drone-as-a-Service Composition Under Uncertainty
• Title（参考訳）: 不確実性下でのドローン・アズ・ア・サービス構成
• Authors: Ali Hamdi, Flora D. Salim, Du Yong Kim, Azadeh Ghari Neiat, Athman Bouguettaya
• Abstract要約: ドローンの動的時間特性に基づくドローン・アズ・ア・サービス(D)のサービスモデルを提案する。 提案手法はスケジューリング,経路計画,構成の3つのコンポーネントから構成される。 実験の結果,提案手法の有効性と有効性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6449390849183356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose an uncertainty-aware service approach to provide drone-based delivery services called Drone-as-a-Service (DaaS) effectively. Specifically, we propose a service model of DaaS based on the dynamic spatiotemporal features of drones and their in-flight contexts. The proposed DaaS service approach consists of three components: scheduling, route-planning, and composition. First, we develop a DaaS scheduling model to generate DaaS itineraries through a Skyway network. Second, we propose an uncertainty-aware DaaS route-planning algorithm that selects the optimal Skyways under weather uncertainties. Third, we develop two DaaS composition techniques to select an optimal DaaS composition at each station of the planned route. A spatiotemporal DaaS composer first selects the optimal DaaSs based on their spatiotemporal availability and drone capabilities. A predictive DaaS composer then utilises the outcome of the first composer to enable fast and accurate DaaS composition using several Machine Learning classification methods. We train the classifiers using a new set of spatiotemporal features which are in addition to other DaaS QoS properties. Our experiments results show the effectiveness and efficiency of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 我々は、ドローンベースの配送サービスであるdrone-as-a-service(daas)を効果的に提供するための不確実性認識サービスアプローチを提案する。 具体的には,ドローンの動的時空間的特徴と飛行中の文脈に基づくdaasのサービスモデルを提案する。 提案されたDaaSサービスアプローチは、スケジューリング、ルート計画、構成という3つのコンポーネントで構成されている。 まず、Skywayネットワークを介してDaaSの旅程を生成するためのDaaSスケジューリングモデルを開発する。 第二に、気象不確実性下で最適なスカイウェイを選択する不確実性認識型DaaSルート計画アルゴリズムを提案する。 第3に,計画経路の各駅で最適なdaas合成を選択するための2つのdaas合成手法を開発した。 時空間DaaSの作曲家は、まず時空間の可用性とドローン能力に基づいて最適なDaaSを選択する。 予測的なDaaS作曲家は、最初の作曲家の結果を利用して、機械学習の分類方法を用いて、高速で正確なDaaS合成を可能にする。 我々は、他のDaaS QoS特性に加えて、新しい時空間的特徴セットを用いて分類器を訓練する。 実験の結果,提案手法の有効性と有効性を示した。

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