論文の概要: Satellite downlink scheduling under breakpoint resume mode
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01239v1
- Date: Mon, 4 Jul 2022 07:30:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-05 14:43:25.888989
- Title: Satellite downlink scheduling under breakpoint resume mode
- Title（参考訳）: ブレークポイント再生モードにおける衛星ダウンリンクスケジューリング
- Authors: Zhongxiang Chang and Yuning Chen and Zhongbao Zhou
- Abstract要約: 本稿では,衛星ダウンリンクスケジューリング問題 (SDSP) と呼ばれる,ブレークポイント再開モード (SDSPBRM) における新しい問題について検討した。
SDSP-BRMの特性を解析することにより、まずその定式化のための混合整数プログラミングモデルを提案し、SDSP-BRMのNP硬さを証明した。
この問題を解決するために,局所探索のために複数の問題に適した移動演算子を提案する,シンプルで効果的なアルゴリズム (SEHA) を設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.933681537640272
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: A novel problem called satellite downlink scheduling problem (SDSP) under
breakpoint resume mode (SDSP-BRM) is studied in our paper. Compared to the
traditional SDSP where an imaging data has to be completely downloaded at one
time, SDSP-BRM allows the data of an imaging data be broken into a number of
pieces which can be downloaded in different playback windows. By analyzing the
characteristics of SDSP-BRM, we first propose a mixed integer programming model
for its formulation and then prove the NP-hardness of SDSP-BRM. To solve the
problem, we design a simple and effective heuristic algorithm (SEHA) where a
number of problem-tailored move operators are proposed for local searching.
Numerical results on a set of well-designed scenarios demonstrate the
efficiency of the proposed algorithm in comparison to the general purpose CPLEX
solver. We conduct additional experiments to shed light on the impact of the
segmental strategy on the overall performance of the proposed SEHA.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,衛星ダウンリンクスケジューリング問題 (SDSP) と呼ばれる,ブレークポイント再開モード (SDSP-BRM) における新しい問題について述べる。
画像データを一度に完全にダウンロードしなければならない従来のSDSPと比較して、SDSP-BRMは、画像データのデータを異なる再生ウィンドウでダウンロードできる複数の断片に分割することができる。
SDSP-BRMの特性を解析することにより、まずその定式化のための混合整数プログラミングモデルを提案し、SDSP-BRMのNP硬さを証明した。
この問題を解決するために,局所探索のために複数の問題に適した移動演算子を提案する,シンプルで効果的なヒューリスティックアルゴリズム (SEHA) を設計する。
提案手法は, 汎用CPLEXソルバと比較して, 提案手法の効率性を示す。
提案したSEHAの全体的な性能に対するセグメント戦略の影響について,さらなる実験を行った。
関連論文リスト
- Promptable Anomaly Segmentation with SAM Through Self-Perception Tuning [63.55145330447408]
Segment Anything Model (SAM) は、その顕著な一般化能力により、異常セグメンテーションタスクにおいて大きな進歩を遂げている。
SAMを直接適用する既存のメソッドは、しばしばドメインシフトの問題を見落としている。
本稿では, SAMの異常セグメンテーションに対する知覚能力を高めることを目的とした, 自己パーセプティノンチューニング(SPT)手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-26T08:33:25Z) - A Distance Similarity-based Genetic Optimization Algorithm for Satellite Ground Network Planning Considering Feeding Mode [53.71516191515285]
衛星データ中継ミッションの送信効率の低さは、現在システムの構築を制約している問題となっている。
本研究では,タスク間の状態特性を考慮した距離類似性に基づく遺伝的最適化アルゴリズム(DSGA)を提案し,タスク間の類似性を決定するための重み付きユークリッド距離法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-29T06:57:45Z) - Robust Stochastic Shortest-Path Planning via Risk-Sensitive Incremental Sampling [9.651071174735804]
本稿では,SSP問題に対するリスク対応型Rapidly-Exploring Random Trees (RRT*)計画アルゴリズムを提案する。
我々のモチベーションは、条件付きバリュー・アット・リスク尺度(CVaR)の段階的コヒーレンスと、SSP問題の最適部分構造に依存している。
解析の結果,木の成長過程にリスクを組み込むことで,騒音パラメータの変動に敏感でない長さの経路が得られることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-16T11:21:52Z) - Mean Estimation with User-Level Privacy for Spatio-Temporal IoT Datasets [5.34194012533815]
実世界のデータセット上での低い推定誤差を保証するために,ユーザレベルの差分プライベートアルゴリズムを開発した。
インド都市のITMS(Intelligent Traffic Management System)データを用いて,本アルゴリズムを検証した。
ファストケースデータセットにおける擬似ユーザ生成に基づくアルゴリズムの性能を,ミニマックスアプローチを用いて評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-29T06:21:29Z) - Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation [63.15257949821558]
Referring Remote Sensing Image (RRSIS)は、コンピュータビジョンと自然言語処理を組み合わせた新しい課題である。
従来の参照画像(RIS)アプローチは、空中画像に見られる複雑な空間スケールと向きによって妨げられている。
本稿ではRMSIN(Rotated Multi-Scale Interaction Network)を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-19T08:14:14Z) - CBAGAN-RRT: Convolutional Block Attention Generative Adversarial Network
for Sampling-Based Path Planning [0.0]
本稿では,畳み込みブロック注意生成ネットワークを用いた新しい画像ベース学習アルゴリズム(CBAGAN-RRT)を提案する。
GANモデルから生成された経路の確率分布を用いて,RRTアルゴリズムのサンプリングプロセスを導出する。
我々は、citezhang 2021によって生成されたデータセット上で、我々のネットワークをトレーニングし、テストし、我々のアルゴリズムが過去の最先端アルゴリズムより優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-13T20:06:53Z) - Exploiting Temporal Structures of Cyclostationary Signals for
Data-Driven Single-Channel Source Separation [98.95383921866096]
単一チャネルソース分離(SCSS)の問題点について検討する。
我々は、様々なアプリケーション領域に特に適するサイクロ定常信号に焦点を当てる。
本稿では,最小MSE推定器と競合するU-Netアーキテクチャを用いたディープラーニング手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-22T14:04:56Z) - BDA-SketRet: Bi-Level Domain Adaptation for Zero-Shot SBIR [52.78253400327191]
BDA-SketRetは、視覚データペアの空間的特徴と意味的特徴を整合させるために、バイレベルドメイン適応を実行する新しいフレームワークである。
拡張されたSketchy、TU-Berlin、QuickDrawの実験結果は、文献よりも大幅に改善された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-17T18:45:55Z) - Self-encoding Barnacle Mating Optimizer Algorithm for Manpower
Scheduling in Flow Shop [1.9249287163937976]
フローショップスケジューリング(FSS)は多くの分野に応用されているため、広く研究されている。
本稿では,SBMO(Self-Encoding Barnacle Mating)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。
その結果,SBMOの有効性は,古典的および人気の高いものと比べ,近似比,強力な安定性,実行時間であることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-16T06:06:34Z) - Improving a State-of-the-Art Heuristic for the Minimum Latency Problem
with Data Mining [69.00394670035747]
ハイブリッドメタヒューリスティックスは、オペレーション研究のトレンドとなっている。
成功例は、Greedy Randomized Adaptive Search Procedures (GRASP)とデータマイニング技術を組み合わせたものだ。
論文 参考訳（メタデータ） (2019-08-28T13:12:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。