Unmanned Aerial Vehicle Inspection Routing and Scheduling for Engineering Management
Notice bibliographique
Résumé
Technological advancements in unmanned aerial vehicles (UAVs) have revolutionized various industries, enabling the widespread adoption of UAV-based solutions. In engineering management, UAV-based inspection has emerged as a highly efficient method for identifying hidden risks in high-risk construction environments, surpassing traditional inspection techniques. Building on this foundation, this paper delves into the optimization of UAV inspection routing and scheduling, addressing the complexity introduced by factors such as no-fly zones, monitoring-interval time windows, and multiple monitoring rounds. To tackle this challenging problem, we propose a mixed-integer linear programming (MILP) model that optimizes inspection task assignments, monitoring sequence schedules, and charging decisions. The comprehensive consideration of these factors differentiates our problem from conventional vehicle routing problem (VRP), leading to a mathematically intractable model for commercial solvers in the case of large-scale instances. To overcome this limitation, we design a tailored variable neighborhood search (VNS) metaheuristic, customizing the algorithm to efficiently solve our model. Extensive numerical experiments are conducted to validate the efficacy of our proposed algorithm, demonstrating its scalability for both large-scale and real-scale instances. Sensitivity experiments and a case study based on an actual engineering project are also conducted, providing valuable insights for engineering managers to enhance inspection work efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».