論文の概要: Enhancing Robot Route Optimization in Smart Logistics with Transformer and GNN Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02749v1
• Date: Mon, 06 Jan 2025 03:53:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:06:24.605227
• Title: Enhancing Robot Route Optimization in Smart Logistics with Transformer and GNN Integration
• Title（参考訳）: 変圧器とGNNの統合によるスマートロジスティックスにおけるロボット経路最適化の強化
• Authors: Hao Luo, Jianjun Wei, Shuchen Zhao, Ankai Liang, Zhongjin Xu, Ruxue Jiang,
• Abstract要約: この研究は、トランスフォーマーアーキテクチャ、グラフニューラルネットワーク(GNN)、GAN(Generative Adversarial Networks)の融合を活用して、スマートロジスティクスにおけるロボットの高度な経路最適化を実現する。 提案手法は,旅行距離の15%削減,時間効率の20%向上,エネルギー消費の10%削減など,顕著な改善を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4515323873330317
• License:
• Abstract: This research delves into advanced route optimization for robots in smart logistics, leveraging a fusion of Transformer architectures, Graph Neural Networks (GNNs), and Generative Adversarial Networks (GANs). The approach utilizes a graph-based representation encompassing geographical data, cargo allocation, and robot dynamics, addressing both spatial and resource limitations to refine route efficiency. Through extensive testing with authentic logistics datasets, the proposed method achieves notable improvements, including a 15% reduction in travel distance, a 20% boost in time efficiency, and a 10% decrease in energy consumption. These findings highlight the algorithm's effectiveness, promoting enhanced performance in intelligent logistics operations.
• Abstract（参考訳）: この研究は、トランスフォーマーアーキテクチャ、グラフニューラルネットワーク(GNN)、GAN(Generative Adversarial Networks)の融合を活用して、スマートロジスティクスにおけるロボットの高度なルート最適化を実現する。 このアプローチでは、地理的データ、貨物割り当て、ロボットダイナミクスを含むグラフベースの表現を利用して、空間的および資源的制約に対処し、ルート効率を向上する。 実物流データを用いた広範囲な試験により, 走行距離の15%削減, 時間効率の20%向上, エネルギー消費の10%削減など, 顕著な改善が達成された。 これらの知見はアルゴリズムの有効性を強調し,インテリジェントなロジスティクス操作の性能向上を図った。

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