論文の概要: A Graph Neural Network Approach to Nanosatellite Task Scheduling:
Insights into Learning Mixed-Integer Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13773v1
- Date: Fri, 24 Mar 2023 03:17:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-27 15:53:33.336892
- Title: A Graph Neural Network Approach to Nanosatellite Task Scheduling:
Insights into Learning Mixed-Integer Models
- Title（参考訳）: ナノサテライトタスクスケジューリングへのグラフニューラルネットワークアプローチ:混合整数モデル学習への洞察
- Authors: Bruno Machado Pacheco, Laio Oriel Seman, Cezar Ant\^onio Rigo, Eduardo
Camponogara, Eduardo Augusto Bezerra, Leandro dos Santos Coelho
- Abstract要約: 本研究では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて,ナノサテライトタスクをより効率的にスケジュールする方法を検討する。
目標は、QoS(Quality-of-Service)を考慮して、軌道上で実行するタスクの最適なスケジュールを見つけることである。
本稿では、ReLUアクティベーション関数に付随する特徴集約とメッセージパス手法を適用し、古典的なディープラーニングモデルを用いて学習し、最適なパラメータセットを得る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.110237812015932
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This study investigates how to schedule nanosatellite tasks more efficiently
using Graph Neural Networks (GNN). In the Offline Nanosatellite Task Scheduling
(ONTS) problem, the goal is to find the optimal schedule for tasks to be
carried out in orbit while taking into account Quality-of-Service (QoS)
considerations such as priority, minimum and maximum activation events,
execution time-frames, periods, and execution windows, as well as constraints
on the satellite's power resources and the complexity of energy harvesting and
management. The ONTS problem has been approached using conventional
mathematical formulations and precise methods, but their applicability to
challenging cases of the problem is limited. This study examines the use of
GNNs in this context, which has been effectively applied to many optimization
problems, including traveling salesman problems, scheduling problems, and
facility placement problems. Here, we fully represent MILP instances of the
ONTS problem in bipartite graphs. We apply a feature aggregation and
message-passing methodology allied to a ReLU activation function to learn using
a classic deep learning model, obtaining an optimal set of parameters.
Furthermore, we apply Explainable AI (XAI), another emerging field of research,
to determine which features -- nodes, constraints -- had the most significant
impact on learning performance, shedding light on the inner workings and
decision process of such models. We also explored an early fixing approach by
obtaining an accuracy above 80\% both in predicting the feasibility of a
solution and the probability of a decision variable value being in the optimal
solution. Our results point to GNNs as a potentially effective method for
scheduling nanosatellite tasks and shed light on the advantages of explainable
machine learning models for challenging combinatorial optimization problems.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて,ナノサテライトタスクをより効率的にスケジュールする方法を検討する。
オフライン・ナノサテライト・タスク・スケジューリング(onts)問題では、優先度、最小および最大アクティベーションイベント、実行時間枠、期間、実行ウィンドウといったqos(quality-of-service)の考慮事項や、衛星の電力資源の制約、エネルギーの収穫および管理の複雑さを考慮して、軌道上で実行するタスクの最適なスケジュールを見出すことが目的である。
ONTS問題は、従来の数学的定式化や正確な方法を用いてアプローチされてきたが、問題の挑戦事例への適用性は限られている。
本研究は,旅行セールスマン問題,スケジューリング問題,施設配置問題など,多くの最適化問題に効果的に適用されたgnnの利用について検討する。
ここでは、二部グラフにおけるONTS問題のMILPインスタンスを完全に表現する。
reluアクティベーション機能と連携した特徴集約とメッセージパッシング手法を適用し、古典的なディープラーニングモデルを用いて学習し、最適なパラメータセットを得る。
さらに、新たな研究分野である Explainable AI (XAI) を適用して、どの機能 -- ノード、制約 -- が学習のパフォーマンスに最も大きな影響を与え、それらのモデルの内部動作と決定プロセスに光を当てています。
また, 最適解における解の実現可能性と決定変数値の確率の予測において, 80\%以上の精度を得ることにより, 初期固定手法を検討した。
以上の結果から,gnnはナノサテライトタスクのスケジューリングに有効な手法であり,組合せ最適化問題に対する説明可能な機械学習モデルの利点を浮き彫りにした。
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