Maggio 22, 2024

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Previsione del costo del percorso più breve utilizzando l'estrazione di funzionalità multi-grafico

Previsione del costo del percorso più breve utilizzando l'estrazione di funzionalità multi-grafico

Poiché i concetti emergenti di mobilità aerea urbana come gli aerotaxi, gli aerei a richiesta e i grandi veicoli aerei senza pilota sono integrati nella vita quotidiana, garantire la loro perfetta interazione con le infrastrutture aeroportuali tradizionali esistenti è essenziale per realizzare un’industria dell’aviazione civile sostenibile.

Per migliorare l’efficienza operativa e il consumo energetico mantenendo al contempo la sicurezza nei futuri ambienti aeroportuali in modalità a movimento misto, i ricercatori utilizzano le traiettorie degli aerei per modellare il movimento del suolo aeroportuale come un problema di ricerca di un grafico multi-obiettivo (MOMG). La stima rapida dei costi del percorso più breve è fondamentale per eseguire ricerche euristiche per percorsi ottimali sui MOMG, tuttavia, il lavoro precedente utilizzava principalmente algoritmi di ricerca esatti per ottenere i costi, il che è computazionalmente costoso.

Ricerca pubblicata sul Journal of Green Energy and Smart Transportation Il 20 gennaio 2024 estrae le funzionalità MOMG per stimare in modo efficiente i costi del percorso più breve attraverso la previsione della regressione. L'articolo si concentra sui MOMG di riferimento e propone e confronta due metodi di estrazione: un metodo basato sulle statistiche che riassume 22 modelli di nodi fisici dai principi della teoria dei grafi e un metodo basato sull'apprendimento che utilizza una tecnica di incorporamento dei nodi per codificare le strutture dei grafi in modo discriminativo. spazio vettoriale. .

Nel metodo di estrazione basato sulle statistiche, gli autori dell'articolo adottano l'analisi delle componenti principali per valutare i modelli fisici dei nodi e rivelare la loro importanza individuale per prevedere i costi del percorso più breve. Per quanto riguarda il metodo di estrazione basato sull'apprendimento, poiché gli algoritmi di incorporamento dei nodi di solito si basano su semplici grafi a obiettivo singolo per generare vettori di incorporamento, gli autori dell'articolo presentano e confrontano due metodi per la semplificazione multi-grafo: iterazione dei nodi e potatura degli spigoli. Successivamente, sono stati testati tre modelli di regressione, ovvero percettrone multistrato (MLP), regressione polinomiale (PR) e alberi di regressione con potenziamento del gradiente (GBRT), per dimostrare le loro capacità di previsione. Infine, gli esperimenti vengono eseguiti su MOMG di riferimento generati casualmente e mostrano che (1) il metodo di estrazione basato sulle statistiche ha prestazioni scadenti nella caratterizzazione di valori di piccola distanza a causa di una grave sovrastima; (2) un sottoinsieme dei modelli fisici sottostanti può raggiungere un'accuratezza di previsione paragonabile o leggermente migliore di quella basata sull'intero insieme di modelli; e (3) il metodo di estrazione basato sull'apprendimento supera costantemente il metodo basato sulle statistiche, pur mantenendo un livello competitivo di complessità computazionale.

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Negli sforzi futuri, gli autori dell'articolo si concentreranno su sei direzioni: (1) esplorare ulteriori modelli fisici del nodo; (2) sviluppare un meccanismo per gestire la sovrastima delle piccole distanze quando si utilizzano modelli fisici dei nodi per prevedere i costi del percorso più breve; (3) messa a punto degli iperparametri di PR e GBRT; (iv) Ulteriori ricerche e sperimentazioni con più modelli di regressione per valutare le loro prestazioni nel prevedere i costi del percorso più breve; (5) Trovare gli iperparametri dell'algoritmo di incorporamento del nodo Node2vec, che controlla il numero di passeggiate casuali generate per ciascun nodo; e (6) applicare i metodi proposti a casi aeroportuali reali, incorporando tecniche per gestire i vincoli incontrati nelle operazioni reali.

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