論文の概要: Task Assignment and Exploration Optimization for Low Altitude UAV Rescue via Generative AI Enhanced Multi-agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13554v2
• Date: Thu, 10 Jul 2025 07:28:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-11 14:32:07.976959
• Title: Task Assignment and Exploration Optimization for Low Altitude UAV Rescue via Generative AI Enhanced Multi-agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 汎用AIによるマルチエージェント強化学習による低高度UAV救助のためのタスク割り当てと探索最適化
• Authors: Xin Tang, Qian Chen, Wenjie Weng, Chao Jin, Zhang Liu, Jiacheng Wang, Geng Sun, Xiaohuan Li, Dusit Niyato,
• Abstract要約: 本稿では,UAV,GER,飛行船の連携フレームワークを提案する。 このフレームワークは、UAV-to-GER(U2G)とUAV-to-Airship(U2A)のリンクを通じてリソースプーリングを可能にし、オフロードされたタスクのコンピューティングサービスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.02103029265148
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The integration of emerging uncrewed aerial vehicles (UAVs) with artificial intelligence (AI) and ground-embedded robots (GERs) has transformed emergency rescue operations in unknown environments. However, the high computational demands often exceed a single UAV's capacity, making it difficult to continuously provide stable high-level services. To address this, this paper proposes a cooperation framework involving UAVs, GERs, and airships. The framework enables resource pooling through UAV-to-GER (U2G) and UAV-to-airship (U2A) links, offering computing services for offloaded tasks. Specifically, we formulate the multi-objective problem of task assignment and exploration as a dynamic long-term optimization problem aiming to minimize task completion time and energy use while ensuring stability. Using Lyapunov optimization, we transform it into a per-slot deterministic problem and propose HG-MADDPG, which combines the Hungarian algorithm with a GDM-based multi-agent deep deterministic policy gradient. Simulations demonstrate significant improvements in offloading efficiency, latency, and system stability over baselines.
• Abstract（参考訳）: 新興無人航空機(UAV)と人工知能(AI)と地上組み込みロボット(GER)の統合は、未知の環境での緊急救助活動に変化をもたらした。 しかし、高い計算要求は単一のUAVの容量を超えることが多く、安定した高レベルのサービスを継続的に提供することは困難である。 そこで本研究では,UAV,GER,飛行船の連携フレームワークを提案する。 このフレームワークは、UAV-to-GER(U2G)とUAV-to-Airship(U2A)のリンクを通じてリソースプーリングを可能にし、オフロードされたタスクのコンピューティングサービスを提供する。 具体的には、タスク割り当てと探索の多目的問題を、安定性を確保しつつタスク完了時間とエネルギー使用を最小化することを目的とした動的長期最適化問題として定式化する。 Lyapunovの最適化を用いて、これをスロットごとの決定論的問題に変換し、ハンガリーのアルゴリズムとGDMに基づくマルチエージェントの深い決定論的ポリシー勾配を組み合わせたHG-MADDPGを提案する。 シミュレーションでは、オフロード効率、レイテンシ、ベースラインに対するシステムの安定性が大幅に改善されている。

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