論文の概要: Using Drone Swarm to Stop Wildfire: A Predict-then-optimize Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16144v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 07:10:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:21:31.841079
• Title: Using Drone Swarm to Stop Wildfire: A Predict-then-optimize Approach
• Title（参考訳）: ドローンの群れを使って野火を防げる:予測を最適化するアプローチ
• Authors: Shijie Pan, Aoran Cheng, Yiqi Sun, Kai Kang, Cristobal Pais, Yulun Zhou, Zuo-Jun Max Shen,
• Abstract要約: ドローンの群れの銃撃戦は、山火事の現場における非常に複雑な環境条件など、大きな課題に直面している。 我々はこれらの課題に対処し、効果的なドローン群銃撃戦を可能にするための予測最適化アプローチを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.16575376041885
• License:
• Abstract: Drone swarms coupled with data intelligence can be the future of wildfire fighting. However, drone swarm firefighting faces enormous challenges, such as the highly complex environmental conditions in wildfire scenes, the highly dynamic nature of wildfire spread, and the significant computational complexity of drone swarm operations. We develop a predict-then-optimize approach to address these challenges to enable effective drone swarm firefighting. First, we construct wildfire spread prediction convex neural network (Convex-NN) models based on real wildfire data. Then, we propose a mixed-integer programming (MIP) model coupled with dynamic programming (DP) to enable efficient drone swarm task planning. We further use chance-constrained robust optimization (CCRO) to ensure robust firefighting performances under varying situations. The formulated model is solved efficiently using Benders Decomposition and Branch-and-Cut algorithms. After 75 simulated wildfire environments training, the MIP+CCRO approach shows the best performance among several testing sets, reducing movements by 37.3\% compared to the plain MIP. It also significantly outperformed the GA baseline, which often failed to fully extinguish the fire. Eventually, we will conduct real-world fire spread and quenching experiments in the next stage for further validation.
• Abstract（参考訳）: データインテリジェンスと組み合わされたドローン群が、山火事の未来になるかもしれない。 しかし、ドローン群発火は、山火事の現場における非常に複雑な環境条件、山火事の非常にダイナミックな性質、ドローン群発火作戦の重大な計算上の複雑さなど、大きな課題に直面している。 我々はこれらの課題に対処し、効果的なドローン群銃撃戦を可能にするための予測最適化アプローチを開発した。 まず,実際の山火事データに基づいて,野火拡散予測凸ニューラルネットワーク(Convex-NN)モデルを構築した。 そこで本研究では,動的プログラミング(DP)と組み合わせた混合整数プログラミング(MIP)モデルを提案し,効率的なドローン群タスク計画を実現する。 我々はさらに、様々な状況下での堅牢な消火性能を確保するために、チャンス制約付ロバスト最適化(CCRO)を用いる。 定式化モデルは Benders Decomposition と Branch-and-Cut アルゴリズムを用いて効率的に解かれる。 75回のシミュレートされた山火事環境訓練の後、MIP+CCROアプローチはいくつかのテストセットの中で最高の性能を示し、通常のMIPと比べて37.3倍の運動を減少させた。 また、GAベースラインを著しく上回り、しばしば火災を完全に消火することができなかった。 最終的には、さらなる検証のために、実際の火災の拡散と次の段階での消火実験を実施します。

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