論文の概要: A revision on Multi-Criteria Decision Making methods for Multi-UAV
Mission Planning Support
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18743v1
- Date: Wed, 28 Feb 2024 22:54:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-01 16:42:33.876940
- Title: A revision on Multi-Criteria Decision Making methods for Multi-UAV
Mission Planning Support
- Title（参考訳）: マルチUAV計画支援のための多段階意思決定手法の改訂
- Authors: Cristian Ramirez-Atencia and Victor Rodriguez-Fernandez and David
Camacho
- Abstract要約: 無人航空機(UAV)は多くの商業用途で広く使用されている。
検討されている主な問題のひとつは、複数のUAVのためのミッションプランニングである。
決定支援システム (DSS) は最適解の順序付けと削減を目的として設計されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.198865250277024
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Over the last decade, Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have been extensively
used in many commercial applications due to their manageability and risk
avoidance. One of the main problems considered is the Mission Planning for
multiple UAVs, where a solution plan must be found satisfying the different
constraints of the problem. This problem has multiple variables that must be
optimized simultaneously, such as the makespan, the cost of the mission or the
risk. Therefore, the problem has a lot of possible optimal solutions, and the
operator must select the final solution to be executed among them. In order to
reduce the workload of the operator in this decision process, a Decision
Support System (DSS) becomes necessary. In this work, a DSS consisting of
ranking and filtering systems, which order and reduce the optimal solutions,
has been designed. With regard to the ranking system, a wide range of
Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods, including some fuzzy MCDM, are
compared on a multi-UAV mission planning scenario, in order to study which
method could fit better in a multi-UAV decision support system. Expert
operators have evaluated the solutions returned, and the results show, on the
one hand, that fuzzy methods generally achieve better average scores, and on
the other, that all of the tested methods perform better when the preferences
of the operators are biased towards a specific variable, and worse when their
preferences are balanced. For the filtering system, a similarity function based
on the proximity of the solutions has been designed, and on top of that, a
threshold is tuned empirically to decide how to filter solutions without losing
much of the hypervolume of the space of solutions.
- Abstract（参考訳）: 過去10年間、無人航空機(UAV)は管理性とリスク回避のために多くの商業用途で広く利用されている。
考慮される主な問題の1つは、複数のuavのミッション計画であり、そこでは、問題の異なる制約を満たすソリューションプランを見出さなければならない。
この問題には、makespanやミッションのコスト、リスクなど、同時に最適化しなければならない複数の変数がある。
したがって、この問題には最適解が多数あり、オペレータはその間に実行される最終解を選択する必要がある。
この決定プロセスにおいてオペレータの作業負荷を削減するためには,DSS(Decision Support System)が必要である。
本研究では,最適解の順序付けと削減を行うランキングとフィルタリングシステムからなるdssの設計を行った。
ランキングシステムでは, ファジィMCDMを含む広範囲の多目的意思決定手法を複数UAVミッション計画シナリオで比較し, いずれの手法が複数UAV決定支援システムに適合するかを検討した。
エキスパートオペレーターは、返却された解を評価し、その結果、ファジィメソッドは概してより良い平均スコアを達成し、他方では、演算子の選好が特定の変数に偏っている場合や、それらの選好が均衡している場合には、全ての試験方法がより良く動作することを示した。
フィルタリングシステムでは,解の近接性に基づく類似度関数が設計されており,その上に,解空間の超体積の多くを失うことなく,解のフィルタリング方法を決定するためのしきい値が実験的に調整されている。
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