論文の概要: Enhancing Large-scale UAV Route Planing with Global and Local Features via Reinforcement Graph Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15537v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 03:54:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:23:09.256264
• Title: Enhancing Large-scale UAV Route Planing with Global and Local Features via Reinforcement Graph Fusion
• Title（参考訳）: 強化グラフ融合による大規模UAV経路計画のグローバル・ローカル化
• Authors: Tao Zhou, Kai Ye, Zeyu Shi, Jiajing Lin, Dejun Xu, Min Jiang,
• Abstract要約: 本稿では,現在のUAVRPソルバを大規模インスタンスに堅牢に拡張するための一般化フレームワークを提案する。 グローバルな特徴を保ちながら,大規模な事例から部分グラフを抽出するために,Delaunay三角測量を用いる。 ユーザの要求に応じてカスタマイズ可能なデコード戦略を実装し,高品質なソリューションを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.03678640864589
• License:
• Abstract: Numerous remarkable advancements have been made in accuracy, speed, and parallelism for solving the Unmanned Aerial Vehicle Route Planing (UAVRP). However, existing UAVRP solvers face challenges when attempting to scale effectively and efficiently for larger instances. In this paper, we present a generalization framework that enables current UAVRP solvers to robustly extend their capabilities to larger instances, accommodating up to 10,000 points, using widely recognized test sets. The UAVRP under a large number of patrol points is a typical large-scale TSP problem.Our proposed framework comprises three distinct steps. Firstly, we employ Delaunay triangulation to extract subgraphs from large instances while preserving global features. Secondly, we utilize an embedded TSP solver to obtain sub-results, followed by graph fusion. Finally, we implement a decoding strategy customizable to the user's requirements, resulting in high-quality solutions, complemented by a warming-up process for the heatmap. To demonstrate the flexibility of our approach, we integrate two representative TSP solvers into our framework and conduct a comprehensive comparative analysis against existing algorithms using large TSP benchmark datasets. The results unequivocally demonstrate that our framework efficiently scales existing TSP solvers to handle large instances and consistently outperforms state-of-the-art (SOTA) methods. Furthermore, since our proposed framework does not necessitate additional training or fine-tuning, we believe that its generality can significantly advance research on end-to-end UAVRP solvers, enabling the application of a broader range of methods to real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機航路計画(UAVRP)の精度、速度、並列性において多くの顕著な進歩がなされている。 しかし、既存のUAVRPソルバは、大規模インスタンスに対して効率的かつ効率的にスケールしようとする場合、課題に直面している。 本稿では,現在のUAVRPソルバが,最大1万点までの収容能力を持つ大規模インスタンスに,広く認識されているテストセットを用いて頑健に拡張できる一般化フレームワークを提案する。 多数のパトロールポイントの下でのUAVRPは、典型的な大規模TSP問題であり、我々の提案するフレームワークは3つの異なるステップから構成される。 まず,グローバルな特徴を保ちながら大規模インスタンスから部分グラフを抽出するためにDlaunay三角測量を用いる。 第2に,組込みTSPソルバを用いてサブResultsを取得し,次いでグラフ融合を行う。 最後に、ユーザの要求に応じてカスタマイズ可能なデコード戦略を実装し、その結果、ヒートマップのウォーミングアッププロセスによって補完される高品質なソリューションを実現する。 提案手法の柔軟性を実証するために,2つの代表的なTSPソルバを我々のフレームワークに統合し,大規模なTSPベンチマークデータセットを用いて既存のアルゴリズムに対して包括的な比較分析を行う。 その結果、我々のフレームワークは既存のTSPソルバを効率的にスケールし、大きなインスタンスを処理し、常に最先端(SOTA)メソッドより優れています。 さらに,提案するフレームワークは追加のトレーニングや微調整を必要としないため,その一般化により,エンド・ツー・エンドのUAVRPソルバの研究が大幅に進展し,より広い範囲の手法を現実のシナリオに適用できると考えている。

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