論文の概要: Improving Air Mobility for Pre-Disaster Planning with Neural Network Accelerated Genetic Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00790v1
• Date: Wed, 17 Jul 2024 15:59:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 05:18:32.830083
• Title: Improving Air Mobility for Pre-Disaster Planning with Neural Network Accelerated Genetic Algorithm
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク高速化遺伝的アルゴリズムによるプレディザスタ計画のための空気移動性の改善
• Authors: Kamal Acharya, Alvaro Velasquez, Yongxin Liu, Dahai Liu, Liang Sun, Houbing Song,
• Abstract要約: 気象災害に関連する緊急作戦は、航空機と空港の両方での空輸に大きな課題をもたらす。 そこで本稿では,空港の運用スケジュールを事前に調整するためのフレームワークを提案する。 次に、避難計画のための新しいニューラルネットワーク(NN)高速化遺伝的アルゴリズム(GA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.061782031525652
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Weather disaster related emergency operations pose a great challenge to air mobility in both aircraft and airport operations, especially when the impact is gradually approaching. We propose an optimized framework for adjusting airport operational schedules for such pre-disaster scenarios. We first, aggregate operational data from multiple airports and then determine the optimal count of evacuation flights to maximize the impacted airport's outgoing capacity without impeding regular air traffic. We then propose a novel Neural Network (NN) accelerated Genetic Algorithm(GA) for evacuation planning. Our experiments show that integration yielded comparable results but with smaller computational overhead. We find that the utilization of a NN enhances the efficiency of a GA, facilitating more rapid convergence even when operating with a reduced population size. This effectiveness persists even when the model is trained on data from airports different from those under test.
• Abstract（参考訳）: 気象災害に関連する緊急作戦は、航空機と空港の両方で、特に徐々に衝突が近づいている場合、空輸に大きな課題をもたらす。 そこで本稿では,空港の運用スケジュールを事前に調整するための最適化フレームワークを提案する。 まず、複数の空港からの運用データを集約し、次に、通常の航空交通を妨げることなく、衝突した空港の出入口容量を最大化するために、避難便の最適な数を決定する。 次に、避難計画のための新しいニューラルネットワーク(NN)高速化遺伝的アルゴリズム(GA)を提案する。 実験の結果,積分は計算オーバーヘッドが小さいのと同等の結果が得られた。 NNの利用によりGAの効率が向上し,人口規模が小さくても,より迅速な収束が図れることがわかった。 この効果は、試験対象と異なる空港のデータに基づいてモデルが訓練された場合でも持続する。

関連論文リスト

• Airport take-off and landing optimization through genetic algorithms [55.2480439325792]
  本研究は, 航空機の運転における汚染問題に対処し, ゲート割り当てと滑走路スケジューリングを同時に最適化することに焦点を当てた。 本研究は,航空機の離陸・着陸時の燃料燃焼による汚染を最小化するための,革新的な遺伝的アルゴリズムに基づく手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T14:53:55Z)
• Neural-Fly Enables Rapid Learning for Agile Flight in Strong Winds [96.74836678572582]
  本稿では,ディープラーニングを通じて事前学習した表現を組み込むことで,オンラインでの迅速な適応を可能にする学習ベースのアプローチを提案する。 Neural-Flyは、最先端の非線形かつ適応的なコントローラよりもかなり少ないトラッキングエラーで正確な飛行制御を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-13T21:55:28Z)
• Phased Flight Trajectory Prediction with Deep Learning [8.898269198985576]
  過去10年間で民間航空会社や民間機が前例のない増加を遂げたことは、航空交通管理の課題となっている。 正確な飛行軌跡予測は、安全かつ秩序ある飛行の決定に寄与する航空輸送管理において非常に重要である。 本研究では,大型旅客・輸送航空機の飛行軌道予測における最先端手法よりも優れた位相付き飛行軌道予測フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-17T02:16:02Z)
• Wireless-Enabled Asynchronous Federated Fourier Neural Network for Turbulence Prediction in Urban Air Mobility (UAM) [101.80862265018033]
  垂直離着陸機(VTOL)が配車サービスに使用される都市空力(UAM)が提案されている。 UAMでは、航空機はエアロドロムを繋ぐ廊下として知られる指定空域で運用することができる。 GBSと航空機間の信頼性の高い通信網により、UAMは適切に空域を利用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-26T14:41:52Z)
• Deep Learning Aided Packet Routing in Aeronautical Ad-Hoc Networks Relying on Real Flight Data: From Single-Objective to Near-Pareto Multi-Objective Optimization [79.96177511319713]
  航空アドホックネットワーク(AANET)のルーティングを支援するために、ディープラーニング(DL)を起動する。 フォワードノードによって観測された局所的な地理的情報を最適な次のホップを決定するために必要な情報にマッピングするために、ディープニューラルネットワーク(DNN)が考案される。 DL支援ルーティングアルゴリズムを多目的シナリオに拡張し,遅延を最小化し,経路容量を最大化し,経路寿命を最大化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-28T14:18:22Z)
• NASOA: Towards Faster Task-oriented Online Fine-tuning with a Zoo of Models [90.6485663020735]
  事前訓練されたImageNetモデルからの微調整は、様々なコンピュータビジョンタスクに対して単純で効果的で一般的なアプローチである。 我々は,タスク指向のより高速な微調整を実現するため,NASOAというニューラルアーキテクチャ検索とオンライン適応フレームワークを共同で提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-07T12:03:14Z)
• A Simplified Framework for Air Route Clustering Based on ADS-B Data [0.0]
  本稿では,ADS-Bデータに基づく空港間の典型的な航空路の検出を支援する枠組みを提案する。 実のところ,エアフロー最適化の計算コストを実質的に低減するために,我々の枠組みを考慮に入れることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-07T08:55:31Z)
• Spatio-Temporal Data Mining for Aviation Delay Prediction [15.621546618044173]
  本研究では,商業飛行における長期記憶ネットワーク(LSTM)に基づく航空機遅延予測システムを提案する。 このシステムは、自動監視放送(ADS-B)メッセージから歴史的軌跡から学習する。 従来と比べ,大規模なハブ空港ではより堅牢で正確であることが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-20T18:37:06Z)
• Flight Time Prediction for Fuel Loading Decisions with a Deep Learning Approach [3.285168337194676]
  航空は常に新しい技術を模索し、燃料消費を減らすために飛行を最適化している。 過剰な燃料は、燃料消費の不確実性を扱うために、派遣者や(または)パイロットによってロードされる。 我々は,より優れた飛行時間予測を実現するために,空間重み付きリカレントニューラルネットワークモデルを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-12T11:05:42Z)
• Congestion-aware Evacuation Routing using Augmented Reality Devices [96.68280427555808]
  複数の目的地間でリアルタイムに個別の避難経路を生成する屋内避難のための渋滞対応ルーティングソリューションを提案する。 建物内の混雑分布をモデル化するために、ユーザエンド拡張現実(AR)デバイスから避難者の位置を集約して、オンザフライで取得した人口密度マップを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-25T22:54:35Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。