論文の概要: Short vs. Long-term Coordination of Drones: When Distributed Optimization Meets Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09852v1
• Date: Thu, 16 Nov 2023 12:28:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 14:19:35.982536
• Title: Short vs. Long-term Coordination of Drones: When Distributed Optimization Meets Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: ドローンの短期対長期協調:分散最適化が深層強化学習と出会うとき
• Authors: Chuhao Qin and Evangelos Pournaras
• Abstract要約: 充電技術をサポートするスマートドローンの群れは、スマートシティーの完全なセンシング機能を提供する。 分散最適化と深層強化学習(DRL)を含む既存のアプローチは、コスト効率が高く高品質なナビゲーション、センシング、リチャージを実現するためにドローンを協調することを目的としている。 本稿では,分散最適化に基づく計画と選択を包含する新しいプログレッシブアプローチとDRLに基づく飛行方向スケジューリングを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0878040851637998
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Swarms of smart drones, with the support of charging technology, can provide completing sensing capabilities in Smart Cities, such as traffic monitoring and disaster response. Existing approaches, including distributed optimization and deep reinforcement learning (DRL), aim to coordinate drones to achieve cost-effective, high-quality navigation, sensing, and recharging. However, they have distinct challenges: short-term optimization struggles to provide sustained benefits, while long-term DRL lacks scalability, resilience, and flexibility. To bridge this gap, this paper introduces a new progressive approach that encompasses the planning and selection based on distributed optimization, as well as DRL-based flying direction scheduling. Extensive experiment with datasets generated from realisitic urban mobility demonstrate the outstanding performance of the proposed solution in traffic monitoring compared to three baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 充電技術をサポートするスマートドローンの群れは、交通監視や災害対応といったスマートシティの完全なセンシング機能を提供する。 分散最適化と深層強化学習(DRL)を含む既存のアプローチは、コスト効率が高く高品質なナビゲーション、センシング、リチャージを実現するためにドローンを協調することを目的としている。 短期最適化は持続的なメリットを提供するのに苦労するが、長期DRLにはスケーラビリティ、レジリエンス、柔軟性がない。 そこで本稿では,このギャップを埋めるために,分散最適化に基づく計画と選択,およびdrlに基づく飛行方向スケジューリングを包含する新しいプログレッシブアプローチを提案する。 実際の都市移動から生成されたデータセットによる大規模な実験は、3つのベースライン手法と比較して,交通監視における提案手法の優れた性能を示す。

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