論文の概要: RL-EA: A Reinforcement Learning-Based Evolutionary Algorithm Framework
for Electromagnetic Detection Satellite Scheduling Problem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05694v1
- Date: Sun, 12 Jun 2022 08:53:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-14 18:03:57.448531
- Title: RL-EA: A Reinforcement Learning-Based Evolutionary Algorithm Framework
for Electromagnetic Detection Satellite Scheduling Problem
- Title（参考訳）: RL-EA:電磁検出衛星スケジューリング問題のための強化学習に基づく進化的アルゴリズムフレームワーク
- Authors: Yanjie Song, Luona Wei, Qing Yang, Jian Wu, Lining Xing, Yingwu Chen
- Abstract要約: 本稿では、EDSSP問題に対する混合整数プログラミングモデルと強化学習(RL-EA)に基づく進化的アルゴリズムフレームワークを提案する。
提案アルゴリズムの計画効果を検討するために,様々なスケール実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.438148195340613
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The study of electromagnetic detection satellite scheduling problem (EDSSP)
has attracted attention due to the detection requirements for a large number of
targets. This paper proposes a mixed-integer programming model for the EDSSP
problem and an evolutionary algorithm framework based on reinforcement learning
(RL-EA). Numerous factors that affect electromagnetic detection are considered
in the model, such as detection mode, bandwidth, and other factors. The
evolutionary algorithm framework based on reinforcement learning uses the
Q-learning framework, and each individual in the population is regarded as an
agent. Based on the proposed framework, a Q-learning-based genetic
algorithm(QGA) is designed. Q-learning is used to guide the population search
process by choosing variation operators. In the algorithm, we design a reward
function to update the Q value. According to the problem characteristics, a new
combination of <state, action> is proposed. The QGA also uses an elite
individual retention strategy to improve search performance. After that, a task
time window selection algorithm is proposed To evaluate the performance of
population evolution. Various scales experiments are used to examine the
planning effect of the proposed algorithm. Through the experimental
verification of multiple instances, it can be seen that the QGA can solve the
EDSSP problem effectively. Compared with the state-of-the-art algorithms, the
QGA algorithm performs better in several aspects.
- Abstract（参考訳）: 電磁検出衛星スケジューリング問題(EDSSP)の研究は、多数の目標に対する検出要求により注目されている。
本稿では、EDSSP問題に対する混合整数プログラミングモデルと強化学習(RL-EA)に基づく進化的アルゴリズムフレームワークを提案する。
電磁検出に影響を与える多くの要因は、検出モード、帯域幅、その他の要因など、モデルで考慮されている。
強化学習に基づく進化的アルゴリズムフレームワークは,Q-ラーニングフレームワークを用いており,各個体はエージェントとみなされる。
提案手法に基づいてQ-learning-based genetic algorithm(QGA)を設計する。
Q-learningは、変動演算子を選択することで集団探索プロセスのガイドに使用される。
アルゴリズムでは、q値を更新するための報酬関数を設計する。
問題特性により,<state, action>の新たな組み合わせが提案されている。
QGAはまた、検索性能を改善するためにエリート個人の保持戦略を使用している。
その後,個体群進化の性能を評価するため,タスクタイムウィンドウ選択アルゴリズムが提案されている。
提案アルゴリズムの計画効果を検討するために,様々なスケール実験を行った。
複数のインスタンスの実験的検証を通じて、qgaはedssp問題を効果的に解くことができることが分かる。
最先端のアルゴリズムと比較すると、QGAアルゴリズムはいくつかの面で優れている。
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