論文の概要: Energy-Sensitive Trajectory Design and Restoration Areas Allocation for
UAV-Enabled Grassland Restoration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04666v2
- Date: Fri, 22 Jul 2022 08:26:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-17 16:31:42.832127
- Title: Energy-Sensitive Trajectory Design and Restoration Areas Allocation for
UAV-Enabled Grassland Restoration
- Title（参考訳）: UAV対応草地修復のためのエネルギー敏感な軌道設計と復旧地域
- Authors: Dongbin Jiao, Lingyu Wang, Peng Yang, Weibo Yang, Yu Peng, Zhanhuan
Shang, Fengyuan Ren
- Abstract要約: 本稿では, 修復計画中のUAVと草地の制約を明示的に考慮し, この新興技術の進展を推し進める。
そこで本研究では, 相互依存を利用した協調最適化アルゴリズムCHAPBILMを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.62982010871572
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Grassland restoration is a critical means to safeguard grassland ecological
degradation. To alleviate the extensive human labors and boost the restoration
efficiency, UAV is promising for its fully automatic capability yet still waits
to be exploited. This paper progresses this emerging technology by explicitly
considering the realistic constraints of the UAV and the grassland degradation
while planning the grassland restoration. To this end, the UAV-enabled
restoration process is first mathematically modeled as the maximization of
restoration areas of the UAV under the limited battery energy of UAV, the grass
seeds weight, the number of restored areas, and the corresponding sizes. Then
we analyze that, by considering these constraints, this original problem
emerges two conflict objectives, namely the shortest flight path and the
optimal areas allocation. As a result, the maximization of restoration areas
turns out to be a composite of a trajectory design problem and an areas
allocation problem that are highly coupled. From the perspective of
optimization, this requires solving two NP-hard problems of both the traveling
salesman problem (TSP) and the multidimensional knapsack problem (MKP) at the
same time. To tackle this complex problem, we propose a cooperative
optimization algorithm, called CHAPBILM, to solve those two problems
interlacedly by utilizing the interdependencies between them. Multiple
simulations verify the conflicts between the trajectory design and areas
allocation. The effectiveness of the cooperative optimization algorithm is also
supported by the comparisons with traditional optimization methods which do not
utilize the interdependencies between the two problems. As a result, the
proposed algorithm successfully solves the multiple simulation instances in a
near-optimal way.
- Abstract（参考訳）: 草地修復は、草地生態系の劣化を保護する重要な手段である。
大規模な人的労働を緩和し、修復の効率を高めるため、UAVは完全自動能力を約束するが、まだ活用されるのを待つ。
本稿では,草地修復を計画しながら,UAVの現実的な制約と草地劣化を明示的に考慮し,この新興技術を発展させる。
この目的のために、UAV対応回復プロセスは、UAVの限られたバッテリーエネルギー、草の種重、復元された領域の数、およびそれに対応するサイズのUAVの回復領域の最大化として、まず数学的にモデル化される。
次に,これらの制約を考慮すれば,本問題は,最短飛行経路と最適エリア割り当てという2つの競合目標を生じさせる。
その結果、復元領域の最大化は軌道設計問題と高度に結合された領域割当問題との合成であることが判明した。
最適化の観点からは、旅行セールスマン問題(tsp)と多次元ナップサック問題(mkp)の2つのnp問題を同時に解決する必要がある。
この複雑な問題に対処するために,これらの2つの問題を相互依存を利用して解くための協調最適化アルゴリズムCHAPBILMを提案する。
複数のシミュレーションが軌道設計と領域割り当ての衝突を検証している。
協調最適化アルゴリズムの有効性は,2つの問題間の相互依存性を活用しない従来の最適化手法との比較によっても支持されている。
その結果,提案アルゴリズムは複数のシミュレーションインスタンスをほぼ最適に解くことができた。
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