論文の概要: MCTS Based Dispatch of Autonomous Vehicles under Operational Constraints for Continuous Transportation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16200v1
• Date: Tue, 23 Jul 2024 06:06:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 18:25:52.876475
• Title: MCTS Based Dispatch of Autonomous Vehicles under Operational Constraints for Continuous Transportation
• Title（参考訳）: MCTSによる連続輸送における運転制約下における自律走行車の分散
• Authors: Milan Tomy, Konstantin M. Seiler, Andrew J. Hill,
• Abstract要約: 本稿では、MCTSベースのディスパッチプランナFlow-Achieving Scheduling Tree(FAST)を活用して、ディスパッチ計画に運用上の制約満足度を組み込む。 MCTSジェネレータモデルを利用することで、コストの明示的な定式化を回避し、機会コストを導出する。 4種類の運用制約による実験的研究は、制約満足度に対する機会コストの活用の成功を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7550827441501844
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Continuous transportation of material in the mining industry is achieved by the dispatch of autonomous haul-trucks with discrete haulage capacities. Recently, Monte Carlo Tree Search (MCTS) was successfully deployed in tackling challenges of long-run optimality, scalability and adaptability in haul-truck dispatch. Typically, operational constraints imposed on the mine site are satisfied by heuristic controllers or human operators independent of the dispatch planning. This article incorporates operational constraint satisfaction into the dispatch planning by utilising the MCTS based dispatch planner Flow-Achieving Scheduling Tree (FAST). Operational constraint violation and satisfaction are modelled as opportunity costs in the combinatorial optimisation problem of dispatch. Explicit cost formulations are avoided by utilising MCTS generator models to derive opportunity costs. Experimental studies with four types of operational constraints demonstrate the success of utilising opportunity costs for constraint satisfaction, and the effectiveness of integrating constraints into dispatch planning.
• Abstract（参考訳）: 鉱業における材料の継続的な輸送は、個別の輸送能力を持つ自律的な貨物トラックの派遣によって達成される。 近年,Monte Carlo Tree Search (MCTS) は,長期的最適性,スケーラビリティ,適応性といった課題への対処に成功している。 通常、鉱山で課される運用上の制約は、派遣計画とは無関係に、ヒューリスティックなコントローラーや人間のオペレーターによって満たされる。 本稿では,MCTS ベースのディスパッチプランナ Flow-Achieving Scheduling Tree (FAST) を利用したディスパッチ計画に,運用上の制約満足度を組み込む。 運用制約違反と満足度は、ディスパッチの組合せ最適化問題における機会コストとしてモデル化される。 MCTSジェネレータモデルを用いることで、コストの明示的な定式化を回避し、機会コストを導出する。 4種類の運用制約による実験研究は、制約満足度のための機会コストの利用の成功と、ディスパッチ計画への制約の統合効果を示す。

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