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Enregistrement W4411799044 · doi:10.1109/jiot.2025.3584277

Centralized Task Allocation for Multiple UAVs in Time-Constraint Industrial IoT Operations

2025· article· en· W4411799044 sur OpenAlexaff
Mohamad Abou Houran, Gautam Srivastava, Jawad Mirza, Ali Ranjha, Muhammad Awais Javed, Muhammad Hamza Zafar

Notice bibliographique

RevueIEEE Internet of Things Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueIoT and Edge/Fog Computing
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureBrandon University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceTask (project management)Constraint (computer-aided design)Time constraintInternet of ThingsResource allocationComputer networkDistributed computingReal-time computingComputer securityEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The industrial Internet of Things (IoT) allows real-time monitoring and operational efficiency by enabling automated processes in industrial environments. In this paper, we propose a centralized task assignment framework for industrial IoT scenarios, focusing on light cargo delivery to specific locations via Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). The task assignment problem is formulated as a Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) with the objective of minimizing the maximum route distance among all UAVs. To solve CVRP, we employ a learning-based approach using an Attention Model (AM), which utilizes a deep learning framework with an encoder-decoder architecture to generate optimized UAV routes while satisfying the capacity constraints of UAVs. The AM is trained using policy gradient reinforcement learning to ensure that the solutions are both efficient and scalable. Numerical results demonstrate the effectiveness of the AM-based framework in delivering solutions that minimize the maximum tour length for deliveries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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