Nov, 2023

具有卡车和无人机的随机动态灾后库存分配问题

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TL;DR研究调查了人道物流的动态分配问题，考虑了稀缺供应品的分配、匮乏成本以及货运无人机的潜在运用，并提出了两种解决方法以有效管理不确定性。结果显示相比最佳基准方法，NN-VFA 表现最佳，DL-VFA 则显示出良好的可扩展性。通过考虑匮乏成本，在不同区域和时间段内改善了对稀缺供应品的分配，同时展示了无人机在灾后救援中的重要作用。
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发现论文，激发创造
  • 面向资源受限的无人机监控系统的分布式 CNN 推断：设计与优化

    本文提出了一种深度神经网络在无人机上的分布式方法，以实现资源受限设备中的数据分类，同时考虑无人机的移动模型和资源约束。模拟表明，所提出的优化方案优于现有的启发式方法和基于服务器的解决方案。

    May, 2021

  • 自主无人机网络中的货物配送任务选择

    本文分析了控制无人机网络从车站到客户处交付货物的两种工作选择策略类别，重点探讨了此类网络的投递时间和稳定性。基于此发现，我们提出一种方法论的方法来支持决策，考虑到成本和服务品质之间的权衡。

    Apr, 2016

  • 协作式无人机、工作人员和汽车的灾后响应众感知路线规划

    在本文中，我们提出了一种多智能体路径规划算法 MANF-RL-RP，它采用了全局 - 局部双信息处理和异构多智能体系统的定制模型结构等多个高效设计，用于优化在灾害中包括无人机、工作者和汽车在内的一组代理的任务完成率。通过基于丰富的仿真数据进行的实验证明，与基准算法 Greedy-SC-RP 和 MANF-DNN-RP 相比，MANF-RL-RP 在任务完成率方面显著提高。

    Aug, 2023

  • 联合地面和空中包裹投递服务：基于随机优化方法的研究

    本文介绍了关于联合地面和空中交付服务优化和规划的框架，旨在最小化总交付成本并考虑到起飞和故障条件的不确定性。采用三阶段随机整数规划模型，并运用分解方法，以两个数据集进行性能评估，表明该框架比不考虑不确定性的基线方法具有明显的降低总支付的优势。

    Aug, 2018

  • 信息采集车辆路径问题：应对紧急风暴响应的随机优化

    本文提出了一种具有信息收集和信念建模能力的随机车辆路径问题的解决方案，该方案可以使用电话来创建有关停电的信仰，并使用实用车辆作为收集其他信息的机制。并使用蒙特卡罗树搜索 (MCTS) 来生成实际策略。实验结果表明，该策略比标准行业启发式方法更快地恢复了电网。

    May, 2016

  • 最大化无人机雾计算部署效率以应对紧急救援工作

    在灾难场景和紧急救援行动中，将无人机作为雾节点集成已变得至关重要。该模型通过优化系统的适应性和操作效能，以动态无人机雾部署为核心，解决了连接性和覆盖性子问题，并通过一维交换方法有效解决了网络寿命优化问题。同时使用适应性鲸鱼优化算法 (WOA) 进行动态网络中的雾节点部署，以确保移动用户的稳定连接和最大覆盖范围，同时延长网络寿命。

    Feb, 2024

  • 异构事故车队的主动分布式约束优化

    提出一种新的交通事故管理框架，基于分布式约束优化问题 (DCOP)，考虑到环境中事故演变之间和资源可用性与预期时间之间的相互依赖性，并优化目标以包含无人机 (UAV)。该模型的鲁棒性分析显示出令人满意的性能，总体而言，该模型相对于传统的 TIM 模型报告了明显降低的总事故延误。经过 UAV 支持，我们展示了更短的应急车辆响应时间和估算事故延误影响的不确定性的降低。

    Jul, 2022

  • 应用元强化学习进行策略性物联网部署在灾害应对无人机群的覆盖

    通过优化模型、轻量级元 - 强化学习解决方案以及广泛的模拟实验，在提供了快速收敛的同时，证明了介绍的方法在为战略位置提供覆盖方面优于现有的三种算法。

    Jan, 2024

  • 无人机网络中内容提供的多臂赌博学习

    本文提出了一种在通信困难的灾害情景中利用无人机辅助的内容管理系统，通过静态和移动无人机的混合网络，给被困用户提供关键信息的访问。为了最大化被困用户的内容可用性，设计了一种实时学习内容缓存策略的内容传播系统。通过使用去中心化的多臂赌博学习模型，考虑了地理和时间上的差异，以及内容的异质性需求，实现了无人机缓存决策的优化。通过各种网络规模、无人机分布和内容受欢迎程度的功能验证和性能评估，验证了所提出的缓存框架的有效性。

    Dec, 2023

  • 无人机配送车辆路径问题

    该研究提出了两种用于基于无人机送货的多大交通问题（VRPs）解决方案，这两种方案均能够在计划中考虑电池寿命和负载重量对能耗的影响，为决策者提供优化成本和交货时间的决策依据。

    Aug, 2016