論文の概要: Efficient and robust Sensor Placement in Complex Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08545v1
• Date: Fri, 15 Sep 2023 17:10:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 13:42:09.593812
• Title: Efficient and robust Sensor Placement in Complex Environments
• Title（参考訳）: 複雑な環境における効率的かつロバストなセンサ配置
• Authors: Lukas Taus, Yen-Hsi Richard Tsai
• Abstract要約: 本稿では,複雑な環境下での効率的な監視やコミュニケーションの課題に対処する。 目的を達成するための欲求的アルゴリズムを提案する。 深層学習技術は目的関数の評価を加速するために用いられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1421942894219899
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We address the problem of efficient and unobstructed surveillance or communication in complex environments. On one hand, one wishes to use a minimal number of sensors to cover the environment. On the other hand, it is often important to consider solutions that are robust against sensor failure or adversarial attacks. This paper addresses these challenges of designing minimal sensor sets that achieve multi-coverage constraints -- every point in the environment is covered by a prescribed number of sensors. We propose a greedy algorithm to achieve the objective. Further, we explore deep learning techniques to accelerate the evaluation of the objective function formulated in the greedy algorithm. The training of the neural network reveals that the geometric properties of the data significantly impact the network's performance, particularly at the end stage. By taking into account these properties, we discuss the differences in using greedy and $\epsilon$-greedy algorithms to generate data and their impact on the robustness of the network.
• Abstract（参考訳）: 複雑な環境における効率的な監視やコミュニケーションの課題に対処する。 一方、環境をカバーするために最小限のセンサーを使用したいと考えている。 一方、センサ障害や敵攻撃に対して堅牢なソリューションを考えることは、しばしば重要である。 本稿は、マルチカバー制約を達成する最小限のセンサーセットを設計する上でのこれらの課題に対処する。 目的を達成するための欲望アルゴリズムを提案する。 さらに,本アルゴリズムで定式化した目的関数の評価を高速化する深層学習手法について検討する。 ニューラルネットワークのトレーニングは、データの幾何学的性質がネットワークのパフォーマンス、特に最終段階で大きな影響を与えていることを示している。 これらの特性を考慮に入れ,データ生成のためのgreedyと$\epsilon$-greedyアルゴリズムの違いと,ネットワークの堅牢性への影響について考察する。

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