Autonomous Strategic Defense: An Adaptive Clustering Approach to Capture Order Optimization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2022-2215.vid The proliferation of UAV technology has introduced a new risk to the security of high-value assets. Emerging advancement in cooperative multi-agent control of UAVs presents a means of automating a defensive response to these new threats. A practical realization of an automated defense strategy is limited by the computational constraints of onboard computers. The UAV’s onboard computer must solve multiple non-convex NP-hard navigation optimization problems to maximize the effectiveness of its defensive strategy. One such problem is the challenge of finding the optimal flight path for a single defender that must capture multiple slower invaders. This problem has been labeled as the n-Invader Capture Order Problem, abbreviated as n-ICOP. This research proposes an approximation method for reducing the solution space of n-ICOP. Given a specific constraint on computational resources, the method can adaptively reduce the computational load while optimizing the accuracy of the approximation. The new method splits the n-ICOP into a grouping problem and an ordered set problem, like the clustered variant of the Traveling Salesman Problem. The optimal grouping of invaders is estimated efficiently through the k-means clustering algorithm. The estimated grouping scheme reduces the complexity of an approximated n-ICOP solution because all strategies that separate members of a group are excluded from the search space. Simulations of the approximated n-ICOP solution were performed on a large data set of randomized defender-invader scenarios. Analysis suggests that this novel algorithm can reliably generate near-optimal strategies at a small fraction of the computational cost of a full exact solution. The results of the simulated trials demonstrate that the reduction in search space is substantial for the vast majority of randomized scenarios. This significant improvement in computational efficiency, with a sufficient degree of reliability, provides a practical means of solving for feasible n-ICOP solutions in a computationally limited environment.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle