変動するクリティカリティにおける石油サイト監視のための最適化されたヒト・ロボット共同出動計画

Abstract

石油インフラを確保するには、自律システムの効率性と、脅威が拡大する状況に対する人間の判断とのバランスを取る必要があります。しかし、均質なリソースを前提とする従来の施設立地モデルでは、この課題は扱われていません。本論文では、段階化されたインフラ重要度、ヒトとロボットの監督（スーパービジョン）比に関する制約、ならびに最小稼働率要件を取り入れた、容量制約付き施設立地の変種であるヒト・ロボット共同ディスパッチ施設立地問題（HRCD-FLP）を定式化します。技術成熟度に関する3つのシナリオにわたって、指令センターの選定を評価します。その結果、保守的な運用（1:3のヒト・ロボット監督）から将来の自律運用（1:10）へ移行すると、重要インフラの完全なカバレッジを維持したまま、大幅なコスト削減が得られることが示されました。小規模問題では、コストと計算時間の両面で厳密解法が優位です。一方で大規模問題では、提案するヒューリスティックが、比較可能な範囲で約14%の最適性ギャップを伴いながら、3分未満で実行可能解を達成します。システムの観点から、本研究はヒト・ロボット協働のための最適化された計画が、費用対効果と任務に対する信頼性の両方を備えた配備を実現する鍵であることを示します。