A revision on Multi-Criteria Decision Making methods for Multi-UAV Mission Planning Support

要約

過去 10 年間にわたり、無人航空機 (UAV) は、その管理容易性とリスク回避により、多くの商業用途で広く使用されてきました。
考慮される主な問題の 1 つは、複数の UAV のミッション計画であり、問​​題のさまざまな制約を満たす解決策を見つける必要があります。
この問題には、メイクスパン、ミッションのコスト、リスクなど、同時に最適化する必要がある複数の変数があります。
したがって、問題には多数の最適解が存在し、オペレータはその中から最終的に実行する解を選択する必要があります。
この意思決定プロセスにおけるオペレータの負担を軽減するためには、意思決定支援システム（DSS）が必要になります。
この研究では、最適なソリューションを順序付けして絞り込む、ランク付けシステムとフィルタリング システムで構成される DSS が設計されました。
ランキング システムに関しては、ファジー MCDM を含む幅広い多基準意思決定 (MCDM) 手法が、複数の UAV ミッション計画シナリオで比較され、どの手法が複数のミッションに適しているかを検討します。
UAV 意思決定支援システム。
専門のオペレーターが返されたソリューションを評価しました。その結果、一方ではファジー手法が一般的により良い平均スコアを達成することが示され、他方では、オペレーターの好みが特定の方向に偏っている場合、テストされたすべてのメソッドのパフォーマンスが向上することがわかりました。
特定の変動があり、好みのバランスが取れている場合はさらに悪くなります。
フィルタリング システムについては、解の近接性に基づく類似度関数が設計されており、その上で、解の空間のハイパーボリュームをほとんど失わずに解をフィルタリングする方法を決定するために、しきい値が経験的に調整されています。

要約(オリジナル)

Over the last decade, Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have been extensively used in many commercial applications due to their manageability and risk avoidance. One of the main problems considered is the Mission Planning for multiple UAVs, where a solution plan must be found satisfying the different constraints of the problem. This problem has multiple variables that must be optimized simultaneously, such as the makespan, the cost of the mission or the risk. Therefore, the problem has a lot of possible optimal solutions, and the operator must select the final solution to be executed among them. In order to reduce the workload of the operator in this decision process, a Decision Support System (DSS) becomes necessary. In this work, a DSS consisting of ranking and filtering systems, which order and reduce the optimal solutions, has been designed. With regard to the ranking system, a wide range of Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods, including some fuzzy MCDM, are compared on a multi-UAV mission planning scenario, in order to study which method could fit better in a multi-UAV decision support system. Expert operators have evaluated the solutions returned, and the results show, on the one hand, that fuzzy methods generally achieve better average scores, and on the other, that all of the tested methods perform better when the preferences of the operators are biased towards a specific variable, and worse when their preferences are balanced. For the filtering system, a similarity function based on the proximity of the solutions has been designed, and on top of that, a threshold is tuned empirically to decide how to filter solutions without losing much of the hypervolume of the space of solutions.

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