Ин таҳқиқот барои идора кардани захираҳои ҳисоббарорӣ, иртиботӣ ва энергетикии шумораи зиёди гиреҳҳои равшанидиҳии аэродром дар системаҳои равшанидиҳии мобилии аэродром (Mobile Airfield Lighting, MAL) ба реҷаи наздик ба вақти воқеӣ меъмории ҳамкории абр–канор–ниҳоӣ (cloud–edge–end) ва усули оптимизатсияеро таҳия мекунад, ки ба омӯзиши амиқи тақвиятӣ асос ёфтааст. Системаи MAL системаи тақсимшудаи равшанидиҳии аэродром мебошад, ки барои идора кардани равшании наздикшавӣ, хатти парвозу нишаст ва роҳи таксӣ дар майдонҳои нишасти муваққатӣ ё мобилӣ мувофиқи шароити муҳитӣ ва амалиётӣ пешбинӣ шудааст. Муҳаққиқон масъалаи оптимизатсияи маҳдудро таъриф кардаанд, ки таъхири умумии система ва масрафи энергияро ҳамзамон кам мекунад; барои ҳалли он тақсимоти дағалонаи захираҳо бо K-medoids ва оптимизатсияи дақиқ бо Improved Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (ITD3) якҷо карда шудааст. Дар симулятсияҳои рӯйдодии дискретӣ дар асоси Python 3.12 аз 50 то 2000 гиреҳи равшанидиҳии аэродром таҳқиқ шуда, ITD3 дар муқоиса бо TAI, DDPG, PPO ва TD3-и стандартӣ аз ҷиҳати таъхири умумӣ ва масрафи энергия натиҷаҳои мусоидтар додааст. Аммо ин натиҷаҳо тасдиқи саҳроӣ дар аэродроми воқеии амалкунанда нестанд; озмоишҳои воқеии саҳроии MAL ҳамчун самти таҳқиқоти оянда гузошта шудаанд.

Андешаи асосии системаи пешниҳодшуда ин аст, ки ба ҷойи интиқоли ҳамаи маълумоти сенсорҳо ба як марказ ва қабули қарор танҳо дар марказ, ҳисоббарорӣ ба се сатҳ тақсим карда шавад. Гиреҳҳои равшанидиҳӣ маълумоти ҳолатиро бо басомади баланд ҷамъ мекунанд ва амалиёти маҳдуди маҳаллиро иҷро мекунанд; гиреҳҳои канорӣ коркарди минтақавии маълумот, банақшагирии вазифаҳо ва қарорҳои камтаъхирро ба уҳда мегиранд; абр бошад коркарди дарозмуддати маълумот, омӯзиши модел, оптимизатсияи глобалӣ ва ҳамоҳангсозиро иҷро мекунад. Ҳамин тариқ, таҳқиқот таъхир, масрафи энергия, тақсимоти канал ва иқтидори ҳисоббарориро дар равшанидиҳии мобилии аэродром дар як чаҳорчӯбаи ягонаи оптимизатсия баррасӣ мекунад.

Масъалаи асосӣ дар системаи равшанидиҳии мобилии аэродром

Равшанидиҳии саҳроии аэродром ҳангоми парвоз, наздикшавӣ, нишаст ва таксӣ ба халабонҳо барои дарки визуалии геометрияи хатти парвозу нишаст ва роҳи таксӣ, меҳвари наздикшавӣ ва роҳнамоии амалиётӣ кӯмак мекунад. Хусусан дар шароити дидани маҳдуд, дастрасии равшанидиҳӣ, таъхири идоракунӣ ва ташкили тарҳи дурусти чароғҳо аз ҷиҳати амалиётӣ муҳим мешаванд.

Системаҳои анъанавии равшанидиҳии аэродром асосан ба идоракунии марказонидашуда ва схемавӣ такя мекунанд. Аммо дар сенарияҳои пешрафтатар, ба монанди A-SMGCS Level IV, мумкин аст идоракунии динамикии ҳазорон чароғ вобаста ба ҳаракати ҳавопаймо зарур шавад. Манбаъ қайд мекунад, ки дар чунин ҳолат бори ҷамъоварии маълумот, ки метавонад ба даҳҳо ҳазор нуқтаи маълумот дар як сония расад, ва талаботи идоракунӣ дар миқёси миллисония равиши марказонидашудаи «ҳамаи маълумотро ба марказ бор кун, дар марказ қарор қабул кун»-ро душвор мегардонад.

Равшанидиҳии мобилии аэродром ба ин масъалаи миқёспазирӣ андозаи иловагӣ меорад. Системаҳои MAL дар майдонҳои истифодаи муваққатӣ ё мобилӣ, ки ба инфрасохтори доимии хатти парвозу нишаст вобаста нестанд, мутобиқ кардани тарҳи равшанидиҳиро ба шароити муҳит ва ҳавопаймои хидматрасонӣ ҳадаф мегиранд. Аз ин рӯ танҳо фурӯзон ва хомӯш кардани чароғҳо кофӣ нест; иртиботи гиреҳҳои сершумор, бори ҳисоббарорӣ, буҷети энергия ва талаботи таъхир бояд якҷо идора шаванд.

Чаро Меъмории Абр–Канор–Ниҳоӣ дар Равшанидиҳии Мобилии Аэродром Истифода Мешавад?

Меъмории абр–канор–ниҳоӣ барои он истифода мешавад, ки қарорҳои ҳассос ба таъхир дар захираҳои канорӣ, ки ба гиреҳҳои равшанидиҳии аэродром наздиканд, коркард шаванд ва омӯзиши гаронарзиши модел ва оптимизатсияи глобалӣ ба абр супурда шавад; бо ин мақсад таъхир, фишори паҳнои маҷро ва нуқтаи ягонаи нокомӣ, ки аз интиқоли ҳамаи маълумот ба системаи марказӣ ба вуҷуд меоянд, коҳиш дода шаванд.

Се қабати ҳисоббарорӣ

Дар тақсимоти пешниҳодшудаи таҳқиқот гиреҳҳои канорӣ танҳо интиқолдиҳандаи иртиботӣ нестанд. Онҳо захираҳои ҳисоббарорӣ ва нигоҳдорӣ доранд ва метавонанд маълумоти гиреҳҳои равшанидиҳии аэродромро дар доираи фарогирии худ коркард кунанд. Абр бошад оптимизатсияи муштараки тамоми шабакаро дар миқёси дарозтари вақт ва омӯзиши моделро ба уҳда мегирад.

Қадами аввалини модели иртибот: талафоти роҳ

Манбаъ талафоти роҳи фазои озодро дар масофаи истинодӣ бо Муодилаи (1) муайян мекунад:

\[ L(d_0)=\left(\frac{4\pi d_0 f}{c_v}\right)^2 \]

Дар ин ҷо \(d_0\) масофаи истинодӣ мебошад ва манбаъ онро одатан 1 m нишон медиҳад. \(f\) басомади интиқолдиҳанда ва \(c_v\) суръати рӯшноӣ мебошанд. Ин муодила муайян мекунад, ки басомад ва масофа дар пайванди иртиботӣ чӣ гуна ба талафоти асосии фазои озод дохил мешаванд. Ҳангоми зиёд шудани басомад, агар шароити дигар яксон монад, ин ҳад ба таври квадратӣ меафзояд.

Масофаи байни ALN ва гиреҳи канорӣ

Масофаи байни гиреҳи n-уми равшанидиҳии аэродром ва гиреҳи m-уми канорӣ бо Муодилаи (2) дода мешавад:

\[ d_{n,m}=\sqrt{H^2+(x_m-x_n)^2+(y_m-y_n)^2} \]

\(x_n,y_n\) ва \(x_m,y_m\) координатаҳои уфуқиро, \(H\) бошад ҷузъи баландиро, ки ба масофаи геометрӣ дохил мешавад, ифода мекунад. Муодила ҷудоии геометрии сеандозаи байни гиреҳҳоро ба модели канал ворид мекунад.

Коэффисиенти канал дар шароити Rayleigh fading

Манбаъ коэффисиенти каналро бо Муодилаи (3) муайян мекунад:

\[ g_{n,m}=\frac{1}{L(d_0)} \left(\frac{d_0}{d_{n,m}}\right)^\beta h \]

\(\beta\) дараҷаи талафоти роҳ аст ва манбаъ барои фазои озод одатан қимати 2-ро нишон медиҳад. \(h\) ҳади дорои тақсимоти Rayleigh мебошад, ки таъсири тасодуфии паҳншавии бисёрмасираро ба амплитудаи сигнал ифода мекунад. Аз ин рӯ сифати иртиботи байни гиреҳҳо на танҳо ба масофаи геометрӣ, балки ба таъсири fading низ вобаста аст.

Таносуби сигнал-ғавғо-халал

Барои пайвасти ALN-и n-ум дар зерканали c ба гиреҳи m-уми канорӣ SNR дар Муодилаи (4) чунин аст:

\[ \mathrm{SNR}_{n,m,c} = \frac{P_{n,c}g_{n,m}} {\sigma^2+\sum_{n'\neq n}P_{n',c}g_{n',m}} \]

\(P_{n,c}\) қувваи интиқоли ALN-и n-ум дар зерканали c мебошад. \(\sigma^2\) қувваи ғавғоро, ҳади ҷамъ бошад халали аз ҷониби ALN-ҳои дигар дар ҳамон зерканал эҷодшударо ифода мекунад. Бо зиёд шудани қувваи муфиди қабулшуда дар сурати каср SNR меафзояд, бо зиёд шудани ғавғо ё халали ҳамканалӣ бошад SNR кам мешавад.

Суръати иртибот

Манбаъ аз муносибати Shannon истифода бурда, суръати иртиботи ALN–EN-ро бо Муодилаи (5) медиҳад:

\[ R_{n,m} = B\sum_{c=1}^{C}\log_2 \left(1+\mathrm{SNR}_{n,m,c}\right) \]

\(B\) паҳнои маҷрои канали бесим ва \(C\) шумораи зерканалҳо мебошад. Ин қимат вуруди мустақими ҳисобҳои минбаъдаи таъхири боргузорӣ аст. Барои як ҳаҷми маълумот, бо зиёд шудани \(R_{n,m}\), вақти интиқоли маълумот кам мешавад.

Таъхири ҳисоббарории маҳаллӣ

Таъхири коркарди ибтидоии маҳаллии ALN-и n-ум:

\[ T_n^{local} = \frac{D_n C_n}{cf_n} \]

чунин аст. \(D_n\) ҳаҷми маълумоти коркардшаванда, \(C_n\) бори ҳисоббарорӣ барои ҳар намунаи маълумот ва \(cf_n\) иқтидори ҳисоббарории маҳаллии ALN-ро ифода мекунад. Бо зиёд шудани маълумот ва бори коркард таъхир меафзояд, бо зиёд шудани иқтидори ҳисоббарорӣ бошад таъхир кам мешавад.

Вақти боргузории маълумот аз ALN ба гиреҳи канорӣ

\[ T_{n,m}^{up} = \frac{|w_n|}{R_{n,m}} \]

Дар ин ҷо \(|w_n|\) ҳаҷми маълумоти параметрии боршаванда аст. Агар суръати иртибот барои ҳамон ҳаҷми маълумот ду баробар шавад, аз ҷиҳати математикӣ интизор меравад, ки ин таъхири боргузорӣ нисф шавад.

Таъхир ва энергияи умумӣ барои як ALN

\[ T_n=T_n^{local}+T_{n,m}^{up} \]

\[ E_n= \kappa cf_n^3T_n^{local} + P_{n,c}T_{n,m}^{up} \]

Ҳади якуми модели энергия ҳисоббарории маҳаллиро, ҳади дуюм хароҷоти интиқоли бесимро ифода мекунад. Ҳади \(cf_n^3\), ки бо куби басомади коркард меояд, нишон медиҳад, ки баланд кардани суръати ҳисоббарорӣ аз ҷиҳати энергия хароҷоти ғайрихаттӣ ба вуҷуд меорад. Ин муносибат асоси математикиест, ки мефаҳмонад чаро таҳқиқот ба ҷойи танҳо кам кардани таъхир, таъхир ва энергияро якҷо оптимизатсия мекунад.

Хароҷоти ҳисоббарории канорӣ

Барои коркарди вазифаи параметрии маҳаллӣ аз ҷониби гиреҳи m-уми канорӣ манбаъ:

\[ T_{m,k}^{com} = \sum_{n=1}^{N} \alpha_{n,m} \frac{|w_n|c_m}{cf_m} \]

\[ E_{m,k}^{com} = \kappa cf_m^3T_{m,k}^{com} \]

ин муодилаҳоро истифода мебарад. \(\alpha_{n,m}\) тағйирёбандаи дуӣ мебошад, ки интихоб шудан ё нашудани гиреҳи m-уми канориро аз ҷониби ALN-и n-ум муайян мекунад. \(c_m\) бори коркарди ҳар бит дар гиреҳи канорӣ ва \(cf_m\) иқтидори ҳисоббарории канорӣ аст.

Боргузорӣ аз канор ба абр

\[ T_{m,k}^{up} = \frac{|w_m|}{R_{m,L}} \]

\[ E_{m,k}^{up} = P_m T_{m,k}^{up} \]

\(|w_m|\) ҳаҷми маълумотест, ки гиреҳи m-уми канорӣ ба абр интиқол медиҳад; \(R_{m,L}\) суръати иртиботи канор–абр ва \(P_m\) қувваи интиқол барои ин пайванд аст.

Таъхири ҳисоббарории абрӣ

Манбаъ вақти коркарди абриро бо Муодилаи (11) медиҳад:

\[ T_{L,k_L}^{com} = \sum_{m=1}^{M} \frac{|w_m|c_L}{cf_L} \]

\(c_L\) бори ҳисоббарории ҳар бит дар абр ва \(cf_L\) иқтидори коркарди абрро ифода мекунад. Мувофиқи манбаъ, агар иқтидори канорӣ вазифаро иҷро карда тавонад, дастгирии абр метавонад истифода нашавад ва таъхири дахлдори ҳисоббарории абрӣ сифр қабул карда мешавад.

Бозтақсимкунии натиҷаҳо аз абр

Дар манбаъ барои бозтақсимкунии абр → канор → ALN Муодилаҳои (12) ва (13) истифода мешаванд:

\[ T_{L,k_L}^{down} = \max_{m=1,2,\ldots,M} \left( \frac{|w_L|}{R_{L,m}} + \sum_{n=1}^{N} \alpha_{m,n} \frac{|w_L|}{R_{m,n}} \right) \]

\[ T_{m,k}^{down} = \sum_{n=1}^{N} \alpha_{m,n} \frac{|w_L|}{R_{m,n}} \]

Манбаъ дар ин бахш аломати \(L\)-ро барои абр истифода карда, ифодаи \(|w_L|\)-ро ҳамчун ҳаҷми маълумоти “L-th EN” шарҳ медиҳад. Азбаски ин ифода бо таърифҳои пешинаи аломатҳо пурра мувофиқ ба назар намерасад, матни Verianla нотатсияро хомӯшона тағйир надодааст.

Таъхири умумии система

Ҷузъҳои коркард/интиқоли ALN, канор ва абр якҷо карда шуда, таъхири умумӣ дар Муодилаи (14a) сохта мешавад:

\[ T^{all} = \max_{m\in\{1,2,\ldots,M\}} \left[ \sum_{n\in N_m} \left( T_n^{local}+T_{n,m}^{up} \right) + \left( T_{m,k}^{com} + T_{m,k}^{up} + T_{m,k}^{down} \right) \right] + \left( T_{L,k_L}^{com} + T_{L,k_L}^{down} \right) \]

Оператори максимум дар ин ҷо маънои онро дорад, ки дар байни минтақаҳои параллелии канорӣ посухи умумии система бо роҳи муҳимтарини суст маҳдуд мешавад.

Манбаъ барои энергияи умумӣ Муодилаи (14b)-ро бо нотатсияи зерин медиҳад:

\[ E^{all} = \sum_{n=1}^{N}E_n + \sum_{i=1}^{M}E_{i,n}^{all} \]

Азбаски аломати \(E_{i,n}^{all}\) дар ҷамъбасти дуюм дар матни манбаъ ба таври ҷудогона ва муфассал аз нав таъриф нашудааст, дар ин ҷо бо аломати дигар иваз карда нашудааст.

Чаро таъхир ва энергия якҷо оптимизатсия мешаванд?

Танҳо кам кардани таъхир метавонад бо баланд кардани басомади ҳисоббарорӣ ё қувваи интиқол хароҷоти энергияро зиёд кунад. Танҳо кам кардани энергия бошад метавонад коркард ва интиқоли маълумотро суст карда, ба гузаштан аз талаботи идоракунии вақти воқеӣ оварда расонад. Аз ин рӯ таҳқиқот ду ҳадафро дар як функсияи мақсадии вазндор якҷо мекунад.

\[ P1: \min_{\alpha_{m,n},cf_i} \lambda_1T^{all}(\alpha_{m,n},f_i) + \lambda_2E^{all}(\alpha_{m,n},cf_i) \]

Дар манбаъ дар ҳади таъхир нотатсияи \(f_i\), дар ҳади энергия бошад \(cf_i\) истифода шудааст; ядрои Verianla ин фарқи нотатсияро хомӯшона баробар намекунад.

Маҳдудиятҳо дар Муодилаи (16) чунин муайян шудаанд:

\[ C1: T_n(\alpha_{m,n},cf_i)\le T_{max} \]

\[ C2: E^{all}\le E_{max} \]

\[ C3: \sum_{n=1}^{N}\phi_{n,c}\le1 \]

\[ C4: 0<cf_i\le f_{max} \]

C1 монеъ мешавад, ки ҳар гиреҳ аз таъхири максималии иҷозатшуда гузарад. C2 буҷети умумии энергияро маҳдуд мекунад. C3 талаб мекунад, ки як зерканал ҳамзамон аз ҷониби зиёда аз як ALN ишғол нашавад. C4 бошад иҷозат намедиҳад, ки захираи ҳисоббарории канор/абр аз иқтидори физикӣ зиёд шавад.

K-Medoids ва ITD3 Якҷо Чӣ Гуна Кор Мекунанд?

K-medoids аввал шумораи зиёди гиреҳҳои равшанидиҳии аэродромро аз рӯи хароҷоти таъхир ба гиреҳҳои канорӣ ба таври дағалона гурӯҳбандӣ карда, фазои ҷустуҷӯро хурд мекунад; сипас ITD3 дар болои ин тақсимоти ибтидоӣ интихоби гиреҳ, тақсимоти канал ва тағйирёбандаҳои пайвастаи захираҳоро дар доираи маҳдудиятҳо дақиқтар оптимизатсия мекунад.

Тақсимоти дағалонаи ALN–EN бо K-medoids

Манбаъ маълумоти таъхир/хароҷоти нӯг-ба-нӯги ALN–EN-ро ҳамчун хусусияти гурӯҳбандӣ истифода мекунад. Раванд аз панҷ қадами асосӣ иборат аст: дар оғоз M номзади medoid аз ALN интихоб мешавад; ҳамаи ALN-ҳо ба гурӯҳе таъин мешаванд, ки хароҷоти таъхири камтарин дорад; марказ дар ҳар гурӯҳ аз нав ҳисоб шуда, номзадҳое, ки маҳдудияти таъхирро қонеъ намекунанд, хориҷ мешаванд; раванд то тағйир накардани марказҳо ё поён рафтани тағйири масофаи дохили гурӯҳ аз арзиши ҳаддӣ такрор мешавад; дар охир матритсаи ибтидоии тақсимоти канал/гиреҳ барои ITD3 ба даст меояд.

Вазифаи марҳилаи K-medoids ёфтани оптимуми ниҳоӣ ба танҳоӣ нест. Функсияи асосии он дар ҳолате, ки ҳазорон гиреҳ мавҷуд аст, идорашавандатар кардани фазои масъалаест, ки ITD3 дар он оптимизатсияи дақиқро оғоз мекунад.

Фазои ҳолати ITD3

Вектори ҳолати манбаъ дар Муодилаи (17) чунин аст:

\[ S= \{ cf_m, cf_n, P_{n,c}, R_{n,m}, T_n, E_n, E_m^{rem} \} \]

Ҳолат тағйирёбандаҳои динамикӣ, аз қабили иқтидори коркарди канор ва ALN, қувваи интиқол, суръати иртибот, таъхири як гиреҳ, масрафи энергияи ALN ва энергияи боқимонда дар гиреҳи канориро дар бар мегирад. Ҳамаи тағйирёбандаҳои ҳолат барои кам кардани таъсири фарқи миқёс дар омӯзиши шабакаи нейронӣ ба фосилаи [0,1] нормализатсия мешаванд.

Фазои амали ITD3

Манбаъ дар Муодилаи (18) фазои амалро чунин медиҳад:

\[ A= \{ \alpha_{m,n}, \phi_{m,c}, P_m \} \]

\(\alpha_{m,n}\) интихоби дуиро барои он ифода мекунад, ки параметрҳо ба кадом гиреҳи канорӣ бор карда мешаванд, \(\phi_{m,c}\) бошад тақсимоти каналро. Матни манбаъ \(P_m\)-ро дар ин нуқта ҳамчун тақсимоти мутаносиби захираҳои ҳисоббарорӣ мувофиқи вазифаҳо шарҳ медиҳад. Аммо дар модели қаблии иртибот/энергия \(P_m\) ҳамчун қувваи интиқоли гиреҳи канорӣ истифода шудааст. Ин номуайянии дохилии аломат бояд нигоҳ дошта шавад ва бо таърифи дигар хомӯшона бартараф нашавад.

Функсияи мукофот

Агенти ITD3 ба ҷойи бевосита кам кардани қиматҳои таъхир ва энергия, мукофотеро ҳадди аксар мекунад, ки қимати манфии вазндори онҳо ва вайронкунии маҳдудиятҳоро дар бар мегирад:

\[ r(S,A) = -\lambda_1\frac{T^{all}(S,A)}{T_{max}} -\lambda_2\frac{E^{all}(S,A)}{E_{max}} -\gamma\sum_{k=1}^{4}Pen_k(S,A) \]

Ҳадҳои ҷарима дар манбаъ:

\[ Pen_1=1 \text{ eğer } T_n>T_{max}, \text{ aksi halde } 0 \]

\[ Pen_2=1 \text{ eğer } E^{all}>E_{max}, \text{ aksi halde } 0 \]

\[ Pen_3=1 \text{ eğer } \sum_n\phi_{n,c}>1, \text{ aksi halde } 0 \]

\[ Pen_4=1 \text{ eğer } f_i>f_{max}, \text{ aksi halde } 0 \]

чунинанд. Қимати тавсияшудаи коэффисиенти ҷаримаи истифодашуда \(\gamma=10\) мебошад. Бо ин роҳ мукофоти амалҳое, ки маҳдудиятро вайрон мекунанд, коҳиш дода шуда, мақсад ин аст, ки агент на танҳо ҳалли камтаъхир, балки ҳалли иҷрошавандаро интихоб кунад.

Се тағйири асосӣ нисбат ба TD3-и стандартӣ

Шабакаҳои actor ва critic

Ҳарчанд ҷадвали манбаъ барои actor ва Q1 се андозаи \(256,128,64\)-ро медиҳад, сохторро “2-layer FC” меномад. Дар ин ҷо ба ҷойи тағйир додани меъморӣ бо тафсири қабате, ки дар манбаъ навишта нашудааст, намоиши аслӣ нигоҳ дошта шудааст.

Функсияҳои фаъолсозӣ

ReLU:

\[ \operatorname{ReLU}(x)=\max(0,x) \]

Tanh:

\[ \tanh(x) = \frac{e^x-e^{-x}} {e^x+e^{-x}} \]

Softmax:

\[ \operatorname{Softmax}(x_i) = \frac{e^{x_i}} {\sum_{j=1}^{n}e^{x_j}} \]

Tanh дар баромади пайвастаи actor ва Softmax дар шохаи дискретии тақсимоти канал истифода мешаванд. Adam optimizer барои навсозии вазнҳои шабака истифода мешавад.

Давраи омӯзиши ITD3

Омӯзиш аз оғоз намудани actor, target actor, ду critic ва шабакаҳои target-и онҳо оғоз мешавад. Ғунҷоиши буфери Prioritized Experience Replay \(10^6\) муқаррар шудааст. Actor дар ҳолати ҷорӣ амал тавлид мекунад ва барои ҷустуҷӯ ғавғои Gaussian илова мешавад; ғавғои ҷустуҷӯ бо пешрафти омӯзиш аз 0,1 то 0,01 коҳиш меёбад.

Аз ҳар ҳамкорӣ таҷрибаи \((S,A',r,S')\) ба replay buffer навишта мешавад. Ҳангоми омӯзиш batch-ҳои 64 ё 128 намуна аз рӯи афзалият интихоб мешаванд ва бо Importance Sampling Weights каҷии аз priority sampling ба вуҷудомада ислоҳ мешавад. Барои target critic минимуми ду пешгӯии Q истифода шуда, тамоюли аз ҳад зиёд баҳогузории TD3 кам карда мешавад.

Шабакаҳои critic бо талафоте монанд ба хатои миёнаи квадратӣ нисбат ба Q-қимати ҳадаф навсозӣ мешаванд; actor бошад:

\[ L_\pi=-E[Q_1(S,\pi(S))] \]

бо кам кардани талафоти сиёсат навсозӣ мешавад.

Дар навсозии мулоими шабакаҳои target \(\tau=0.005\) истифода мешавад:

\[ \theta_{\pi_{target}} \leftarrow \tau\theta_\pi + (1-\tau)\theta_{\pi_{target}} \]

\[ \theta_{Q_{target}} \leftarrow \tau\theta_Q + (1-\tau)\theta_{Q_{target}} \]

Агар миёнаи ҳаракаткунандаи функсияи мукофот дар тӯли 500 қадами пайдарпай беҳтар нашавад ё шумораи максималии қадамҳои омӯзишӣ расад, омӯзиш қатъ карда мешавад.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Симулятсия Дар Кадом Шароит Гузаронида Шуд?

Арзёбии коршоямӣ дар симулятори дискретӣ-рӯйдодӣ, ки бо Python 3.12 таҳия шудааст, бо истифода аз 50–2000 гиреҳи равшанидиҳии аэродром ва гиреҳҳои канорӣ бо таносуби N/25 анҷом дода шудааст; ҳар шароит тавассути симулятсияи 6-дақиқаӣ бо 3600 фосилаи 100 ms ва 10 тухми тасодуфии мустақил арзёбӣ шудааст.

Мувофиқи қоидаи \(M=N/25\), панҷ миқёси ALN-и таҳқиқшуда мутаносибан ба 2, 4, 20, 40 ва 80 гиреҳи канорӣ мувофиқат мекунанд. Ин қимат натиҷаи мустақими математикии параметргузории манбаъ аст; натиҷаи таҷрибаи ҷудогона нест.

Параметрҳои омӯзиши ITD3

Манбаъ азбаски таъхири кам барои идоракунии вақти воқеии MAL афзалият дорад, \(\lambda_1=0.7\), \(\lambda_2=0.3\)-ро интихоб кардааст. Ин таркиб дар байни вариантҳои 0,5/0,5; 0,6/0,4; 0,7/0,3 ва 0,8/0,2 дар доираи таҳқиқот мувозинати мувофиқтарини таъхир–энергияро додааст.

Давомнокии симулятсия ва такрорҳо

Ҳар фосилаи вақт \(\Delta t=100\) ms аст. Як иҷро \(T=3600\) фосилаи вақтро дар бар мегирад; ин ба 360 сония ё 6 дақиқа вақти симулятсияшудаи система баробар аст. Натиҷаҳо миёнаи 10 иҷрои мустақил бо random seed-ҳои гуногун мебошанд.

Симулятсия ва омӯзиш дар платформае бо Intel Core i9-10700K CPU, NVIDIA RTX 4060 GPU ва Python 3.12 иҷро шудаанд.

Алгоритмҳои муқоисашуда

Тағйири таъхир ва энергия бо пешрафти омӯзиш

Манбаъ дар Расми 5 таъхири умумӣ ва масрафи умумии энергияро бо афзоиши epoch-и омӯзиш муқоиса мекунад. Каҷи ITD3 дар байни алгоритмҳои муқоисашуда ба минтақаи пасттари таъхири устувор ва энергия мерасад. Манбаъ ҳамчунин қайд мекунад, ки пас аз тақрибан 2000 epoch-и омӯзиш дар ҳамаи усулҳо беҳбудии иловагӣ кам мешавад.

Азбаски график нуқтаҳои хоми ададиро дар шакли ҷадвал намедиҳад, матни Verianla аз Расми 5 фоизҳои дақиқ ё фарқҳои ҳассоси иҷроишеро, ки бо чашм хонда шудаанд, тавлид намекунад. Натиҷаи мустақиман дастгиришудаи манбаъ тамоюли нисбии алгоритмҳо ва иҷроиши беҳтари ITD3 дар ҳамин шароити симулятсия аст.

Ҳангоми зиёд шудани шумораи гиреҳҳо чӣ мешавад?

Дар Расми 6 рафтори ITD3 барои \(N=50,100,500,1000,2000\) муқоиса мешавад. Бо зиёд шудани шумораи ALN ҳам таъхири умумӣ ва ҳам масрафи умумии энергия меафзояд. Манбаъ инро бо он мефаҳмонад, ки иштироки гиреҳҳои бештар дар раванди омӯзиш ва коркард вақти ҳисоббарории маҳаллӣ ва масрафи энергияро зиёд мекунад.

Ин натиҷа нишон медиҳад, ки миқёспазир будани усул маънои «бо зиёд шудани шумораи гиреҳҳо хароҷот тағйир намеёбад»-ро надорад. ITD3 дар масъалаҳои калон бартарии муқоисавӣ медиҳад, аммо бори физикӣ ва ҳисоббарорӣ ҳамоно меафзояд.

Таъсири суръати омӯзиш

Манбаъ дар Расми 7 суръати омӯзиши actor \(\mu\) ва суръати омӯзиши critic \(\rho\)-ро ҳамзамон тағйир додааст. Ҳангоми гузаштан аз сатҳҳои ибтидоии \(\mu=0.001\) ва \(\rho=0.01\) ба қиматҳои хурдтар, беҳбудӣ аз ҷиҳати таъхир ва энергия мушоҳида мешавад.

Таркиби \(\mu=0.000025\) ва \(\rho=0.00025\) дар марҳилаи аввал сусттар ҳамгаро мешавад, аммо пас аз 2000 epoch аз ҷониби манбаъ ҳамчун танзиме тавсиф мешавад, ки беҳтарин қиматҳои устувори таъхири умумӣ ва энергияро медиҳад.

Вақте ки суръатҳои омӯзиш боз ҳам кам карда шуда, \(\mu=0.00001\), \(\rho=0.0001\) мешаванд, иҷроиш боз бад шудааст. Манбаъ инро чунин шарҳ медиҳад: суръати хеле баланди омӯзиш ларзиши омӯзиш ва суръати хеле пасти омӯзиш ҳамгароии сустро ба вуҷуд меорад. Пеш аз 2000 epoch танзими \(\mu=0.0001\), \(\rho=0.001\) мувозинати мусоид байни суръати ҳамгароӣ ва иҷроиш нишон додааст.

Оё Натиҷаҳои ITD3 Муваффақияти Воқеии Саҳроиро дар Аэродром Исбот Мекунанд?

Не. Арзёбии муфассали иҷроиши таҳқиқот аз симулятсияҳои дискретӣ-рӯйдодӣ дар асоси Python иборат аст ва муаллифон озмоишҳои саҳроиро дар системаҳои воқеии MAL-и аэродром ҳамчун кори оянда нишон медиҳанд; аз ин рӯ бартариҳои гузоришшудаи таъхир ва энергияро ҳамчун иҷроиши тасдиқшуда дар аэродроми воқеии амалкунанда умумӣ кардан мумкин нест.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

Манбаъ дастгирӣ мекунад, ки дар доираи параметрҳои муайяншудаи симулятсия ва усулҳои муқоиса, равиши K-medoids + ITD3 аз ҷиҳати таъхири умумӣ ва масрафи умумии энергия нисбат ба TAI, DDPG, PPO ва TD3-и стандартӣ иҷроиши мусоидтар медиҳад.

Манбаъ ҳамчунин мегӯяд, ки иҷроиши ITD3 танҳо ба як қимати суръати омӯзиш вобаста нест ва бартариҳо дар диапазонҳои оқилонаи гиперпараметрҳо нигоҳ дошта мешаванд. Бо вуҷуди ин, «диапазони оқилона» ва бартарии иҷроиш бо муҳити симулятсияи муайянкардаи ин таҳқиқот маҳдуданд.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ намекунад

Таҳқиқот нишон намедиҳад, ки бехатарии парвоз дар аэродроми воқеӣ ба таври ченшаванда афзудааст, вақти нишасти ҳавопаймоҳои воқеӣ кам шудааст ё система дар муҳити A-SMGCS Level IV сертификатсияи амалиётӣ гирифтааст.

Таҳқиқот ҳамчунин тақсимоти ченшудаи таъхири нӯг-ба-нӯг дар шабакаи воқеии саҳроии аэродром, масрафи энергияи саҳроӣ ё рафтори дарозмуддати вайроншавии таҷҳизотро гузориш намедиҳад. Чунин хулосаҳо аз ҳудуди иҷроиши симулятсия берун мераванд.

Ҳадди истифодаи ифодаи “prototype” дар манбаъ

Дар бахши хулоса муаллифон аз арзёбии таҷрибавӣ ва симулятсияҳои васеъ дар “MAL system prototype” сухан мегӯянд. Аммо арзёбии иҷроише, ки дар бахши усул муфассал ҳуҷҷатгузорӣ шудааст, симулятсияи дискретӣ-рӯйдодӣ дар асоси Python 3.12 мебошад ва озмоишҳои воқеии саҳроии MAL дар аэродром ҳамчун таҳқиқоти оянда нишон дода шудаанд. Аз ин рӯ ифодаи “prototype” набояд ба тасдиқи саҳроии анҷомёфта дар аэродроми воқеии амалкунанда баробар дониста шавад.

Ҳадди бозтавлидпазирӣ

Манбаъ бисёр параметрҳои бозтавлидпазириро, аз ҷумла топологияи симулятсия, параметрҳои асосии физикӣ, муқоисаи алгоритмҳо, суръатҳои омӯзиш, ғунҷоиши replay buffer, batch size, soft-update rate, коэффисиенти ҷарима, фосилаи вақт ва шумораи иҷроҳои такрориро медиҳад.

Баръакс, дар бахши Data Availability Statement-и мақола гуфта мешавад, ки маълумоти зербиноӣ бинобар хусусияти proprietary-и маълумоти амалиётии аэродром ба таври оммавӣ дастрас карда намешавад. Ин ҳолат имкони муҳаққиқи мустақилро барои истифодаи айнан ҳамон вуруди маълумот ва такрори пурра маҳдуд мекунад.

Ҳадди тафсири оморӣ

Натиҷаҳои симулятсия аз рӯи миёнаи 10 иҷрои мустақили random seed гузориш шудаанд. Аммо дар графикҳои муқоиса фосилаи эътимод, сутуни хато, қимати p ё санҷиши аҳаммияти оморӣ оварда нашудааст. Аз ин рӯ хулосаи омории универсалӣ ба шакли «ITD3 дар ҳар шароит ҳатман бартарӣ дорад» баровардан мумкин нест.

Кори оянда

Муаллифон озмоишҳои саҳроиро дар системаҳои воқеии MAL-и аэродром, усулҳои пешрафтатари мутобиқшавандаи омӯзиши мошинӣ, густариши усул ба дигар барномаҳои фурудгоҳи интеллектуалӣ, механизмҳои пешрафтатари ҳавасмандсозӣ ва ҳамгироии 5G URLLC бо роҳҳалҳои сабуки амниятӣ барои дастгоҳҳои канории дорои захираҳои маҳдудро ҳамчун мавзӯъҳои кори оянда нишон медиҳанд.

Ҳамчунин пешниҳод мешавад, ки чӣ гуна усулҳои дигари омӯзиши амиқи тақвиятӣ, ба монанди DDPG ва PPO, ҳангоми якҷо шудан бо ҳамон марҳилаи гурӯҳбандии K-medoids тағйир меёбанд, таҳқиқ карда шавад.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Унвони аслӣ: Edge-Based Intelligent Task Management for Mobile Airfield Lighting Control

Муаллифон: Li Jiang; Hong Wen; Wenjing Hou; Fan Sun

Муаллифони масъул: Hong Wen; Wenjing Hou

Муассисаҳо: School of Aeronautics and Astronautics, University of Electronic Science and Technology of China; Research and Development Centre, The Second Research Institute of CAAC; Sichuan Intelligent IoT Communication Technology Engineering Research Center, University of Electronic Science and Technology of China; Aircraft Swarm Intelligent Sensing and Cooperative Control Key Laboratory of Sichuan Province.

Маҷалла: Aerospace

Ношир: MDPI

Ҷилд / Шумора / Мақола: 13 / 5 / 424

DOI: 10.3390/aerospace13050424

Санаҳо: Қабул шуд: 10 Марти 2026; таҷдиди назар шуд: 29 Апрели 2026; пазируфта шуд: 29 Апрели 2026; нашр шуд: 1 Майи 2026.

Навъи манбаъ: Мақолаи таҳқиқотии рецензияшуда; моделсозии математикии система, оптимизатсия дар асоси омӯзиши амиқи тақвиятӣ ва симулятсияи дискретӣ-рӯйдодӣ.

Иҷозатнома: Creative Commons Attribution (CC BY).

Системаи асосӣ: Идоракунии вазифаҳои cloud–edge–end барои Mobile Airfield Lighting (MAL).

Усули асосии оптимизатсия: Тақсимоти дағалонаи K-medoids + оптимизатсияи дақиқ бо Improved Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (ITD3).

Усулҳои муқоисашуда: TAI, DDPG, PPO, TD3 ва ITD3.

Нармафзори симулятсия: discrete-event simulator дар асоси Python 3.12.

Таҷҳизоти ҳисоббарорӣ: Intel Core i9-10700K CPU ва NVIDIA RTX 4060 GPU.

Миқёси симулятсия: 50–2000 ALN; шумораи EN N/25; фосилаи вақти 100 ms; 3600 фосилаи вақт / иҷро; 10 random seed-и мустақил.

Маблағгузорӣ: Sichuan Science and Technology Program, Grant 2024ZDZX0007; NSFC, Grants U23B2021 ва 62302082.

Дастрасии маълумот: Маълумоти зербиноии мақола бинобар хусусияти proprietary-и маълумоти амалиётии аэродром ба таври оммавӣ мубодила намешавад.

Бархӯрди манфиатҳо: Муаллифон хабар медиҳанд, ки бархӯрди манфиатҳо вуҷуд надорад.

Саҳми муаллифон: Консептуализатсия: Li Jiang, Hong Wen, Wenjing Hou. Усул: Li Jiang, Hong Wen, Wenjing Hou. Нармафзор: Li Jiang, Wenjing Hou. Тасдиқ: Hong Wen. Таҳлили формалӣ ва таҳқиқот: Fan Sun. Лоиҳаи аслӣ: Li Jiang, Fan Sun, Wenjing Hou. Баррасӣ ва таҳрир: Hong Wen, Wenjing Hou.

Маҳдудияти муҳими нотатсионӣ дар дохили манбаъ: Шарҳи аломати \(P_m\), ки дар Муодилаи (18) истифода шудааст, бо истифодаи он дар бахши қаблии энергия/иртибот пурра мувофиқ нест. Ҳамчунин манбаъ дар Table 1 андозаҳои 256/128/64 дар сохторҳои actor ва Q1-ро зери номи “2-layer FC” медиҳад. Матни Verianla ин нуқтаҳоро хомӯшона ислоҳ накарда, нотатсияи аслии манбаъро нигоҳ доштааст.

Маҳдудияти асосии методологӣ: Далели иҷроиш асосан дар сатҳи модел ва симулятсия аст. Озмоишҳои воқеии саҳроии MAL дар аэродром ҳанӯз ба маҷмӯи муфассали тасдиқи ин таҳқиқот дохил нестанд ва аз ҷониби муаллифон ҳамчун кори оянда нишон дода шудаанд.