[論文レビュー] Auction-based and Distributed Optimization Approaches for Scheduling Observations in Satellite Constellations with Exclusive Orbit Portions

Gauthier Picard|arXiv (Cornell University)|Jun 4, 2021

Constraint Satisfaction and Optimization参考文献 12被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、ユーザーが特定の軌道領域を独占的に使用する衛星コンstellレーションにおいて、観測リクエストをスケジューリングするための分散最適化手法—マーケットベースのオークション（PSI、SSI、CBBA）およびDCOP—を提案する。ユーザーのスケジュールに関するプライバシーを保持しつつ、実用的かつ大規模なシナリオで高い性能を発揮する。SSIは、解の品質、通信量、計算速度のバランスが最も優れており、大規模かつ現実的な状況で最適な選択である。一方、CBBAとs_dcopは、高い衝突度の環境下でも高品質な解を達成するが、通信量と計算負荷が増加する。

ABSTRACT

We investigate the use of multi-agent allocation techniques on problems related to Earth observation scenarios with multiple users and satellites. We focus on the problem of coordinating users having reserved exclusive orbit portions and one central planner having several requests that may use some intervals of these exclusives. We define this problem as Earth Observation Satellite Constellation Scheduling Problem (EOSCSP) and map it to a Mixed Integer Linear Program. As to solve EOSCSP, we propose market-based techniques and a distributed problem solving technique based on Distributed Constraint Optimization (DCOP), where agents cooperate to allocate requests without sharing their own schedules. These contributions are experimentally evaluated on randomly generated EOSCSP instances based on real large-scale or highly conflicting observation order books.

研究の動機と目的

• ユーザーが特定の軌道領域を独占的に使用する衛星コンステレーションにおける観測スケジューリングという、新たな問題に取り組むこと。この際、プライベートなスケジュールを露呈せずに協調する必要がある。
• 分散的かつプライバシーを保護する最適化手法を開発し、独占ユーザーと中央管理者の間で協調可能でありながら、衛星の容量制約と時間的制約を満たすことを目的とする。
• 現実的かつ合成的なインスタンス上で、解の品質、通信負荷、計算時間の観点から、マーケットベースとDCOPベースのアプローチを評価・比較すること。
• 数千件の観測リクエストと複数の独占ユーザーを含む大規模かつ現実的な地球観測スケジューリングに適した、スケーラブルで効率的な分散アルゴリズムを同定すること。

提案手法

• 中央集権的最適解を求めるために、地球観測衛星コンステレーションスケジューリング問題（EOSCSP）を混合整数線形計画問題（MILP）として形式化する。
• 大規模な評価においてベースラインとして用いるため、高速で部分最適な解を得るためのグリーディーヒューリスティックを提案する。
• マーケットベースのアプローチとして、PSI（Pricing-based Scheduling）、SSI（Sequential Single-Item）、およびCBBA（Consensus-Based Bundle Algorithm）を実装し、分散型リクエスト割り当てを実現する。
• DCOPベースのアプローチ（s_dcop）を提案。エージェントは完全なスケジュールを共有せずに、局所的な制約最適化により協調する。観測の統合を評価するための報酬評価関数πを用いる。
• 独占ユーザーと中央管理者が自律エージェントとして機能する分散アーキテクチャを採用。各エージェントはプライベートなスケジュールを維持し、入札または制約のみを通信する。
• s_dcopにおける衝突認識評価関数πとCBBAにおけるバンドル構築を用い、スケジューリング意思決定の全体的効用に与える影響をモデル化する。同時に、プライバシーを保護する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ユーザーが特定の軌道領域を独占的に制御する状況下で、分散最適化手法を地球観測スケジューリングに効果的に適用する方法は何か？
• RQ2 マーケットベースとDCOPベースの分散スケジューリングにおいて、解の品質、通信負荷、計算時間の間にはどのようなトレードオフが存在するか？
• RQ3 PSI、SSI、CBBAといった異なるオークションメカニズムは、大規模かつ現実的な観測リクエスト帳簿において、スケーラビリティと効率性の観点でどのように性能を発揮するか？
• RQ4 DCOPベースの協調（s_dcop）は、中央管理者の協調や完全なスケジュール開示なしに、どの程度高品質な解を達成できるか？
• RQ5 問題構造（例えば、衝突密度や軌道被覆度）は、EOSCSPにおける分散スケジューリングアルゴリズムの性能にどのような影響を与えるか？

主な発見

• 高衝突度の小規模インスタンスでは、CBBAとs_dcopが最良のアルゴリズムと同等の解の品質を達成し、PSIとSSIを上回るが、通信量と計算負荷が増加する。
• SSIは、解の品質、通信量の低減、高速な計算時間という点で一貫して最良のトレードオフを提供し、大規模かつ現実的なシナリオにおいて最も適した選択である。
• CBBAは、高衝突環境下でバンドルと完全な近隣グラフの指数的増加により、s_dcopよりも著しく計算時間が長くなるが、高い解の品質を維持する。
• 8基の衛星、5名の独占ユーザー、最大250件のリクエストを含む大規模かつ現実的なインスタンスにおいて、すべての分散アルゴリズムがグリーディーベースラインと同等の品質の解を生成し、実用的妥当性を確認した。
• 通信パターンは異なる：PSIは10MBを超える少数の大容量メッセージを交換するが、SSIとs_dcopは多数の小容量メッセージを用い、CBBAは約30kBの少数の小容量メッセージを用いるため、通信効率が良い。
• 結果から、s_dcopとCBBAは完全に分散可能であり、同時に実行可能な利点を有するため、実際の分散環境での並列実行による高速化の可能性が示唆された。