Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adaptive Sensor Placement Inspired by Bee Foraging: Towards Efficient Environment Monitoring

論文の概要: Adaptive Sensor Placement Inspired by Bee Foraging: Towards Efficient Environment Monitoring

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15159v1
Date: Fri, 08 Nov 2024 22:24:06 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-01 05:11:04.747555
Title: Adaptive Sensor Placement Inspired by Bee Foraging: Towards Efficient Environment Monitoring
Title（参考訳）: 養蜂による適応型センサ配置:効率的な環境モニタリングを目指して
Authors: Sai Krishna Reddy Sathi,
Abstract要約: 我々は,適応型センサ配置を最適化するために,ABC(Artificial Bee Colony)とLevi Flightを組み合わせたハイブリッドアルゴリズムを提案した。調査と利用の促進により,本手法は重要なホットスポットの同定を著しく改善する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: This paper aims to make a mark in the future of sustainable robotics, where efficient algorithms are required to carry out tasks like environmental monitoring and precision agriculture efficiently. We proposed a hybrid algorithm that combines Artificial Bee Colony (ABC) with Levy flight to optimize adaptive sensor placement alongside an important notion of hotspots from domain knowledge experts. By enhancing exploration and exploitation, our approach significantly improves the identification of critical hotspots. This algorithm also finds its usecases for broader search and rescue operations applications, demonstrating its potential in optimization problems across various domains.
Abstract（参考訳）: 本稿では,環境モニタリングや精密農業などのタスクを効率的に行うために効率的なアルゴリズムを必要とする,持続可能なロボティクスの将来像を示すことを目的とする。我々は,Artificial Bee Colony(ABC)とLevi Flightを組み合わせたハイブリッドアルゴリズムを提案し,適応型センサ配置を最適化し,ドメイン知識の専門家によるホットスポットの重要概念と組み合わせた。調査と利用の促進により,本手法は重要なホットスポットの同定を著しく改善する。このアルゴリズムはまた、より広範な探索・救助運用アプリケーションのためのユースケースを見つけ、様々な領域にわたる最適化問題の可能性を実証している。

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