利用永恒顶点覆盖（Eternal Vertex Cover）和p-分散（p-Dispersion）技术实现智能无人机监控，并配备高效充电机制

《ACM Journal on Autonomous Transportation Systems》：Intelligent Drone Surveillance with Efficient Charging Mechanism Using Eternal Vertex Cover and p-Dispersion

本研究将无人机监控问题建模为永恒顶点覆盖（EVC）问题，提出了一种贪心算法来近似计算最小无人机数量（EVCN）。进一步，设计了两种充电策略（PMC和PMCD）以优化能源管理和空间分布，确保持续监控。实验表明，提出的算法在多种图结构和基准数据集上表现优异，接近最优解，并显著减少无人机数量。

　　无人机技术正在革新多个领域的监控策略，包括边境安全、野生动物保护和人群管理。它们的实时监控能力使它们在传统方法难以应对的复杂环境中变得不可或缺。在国际边境和野生动物保护区，非法越境、牲畜走私和盗猎等行为对安全和经济构成重大威胁。无人机提供了一种成本效益高、灵活且高度可部署的解决方案，克服了静态系统和人工巡逻的局限性。本文提出了一种全面的框架，通过将问题建模为永恒顶点覆盖（EVC）问题来设计高效的无人机监控系统。为了解决最小化所需无人机数量和管理其能量约束的关键挑战，我们提出了一个贪心启发式EVC算法，以及两种新的无人机电池管理策略：周期性移动与充电（PMC）和周期性移动与充电结合p-分散（PMCD）。PMC策略随机指定图中的某些顶点作为充电站。相比之下，PMCD策略利用p-分散问题优化充电站的空间布置，确保覆盖的广泛分布，减少能耗。我们使用随机生成和基准数据集进行了广泛的模拟评估，图的大小在25到100个顶点和25到1000条边之间变化。结果表明，所提出的策略为大规模监控提供了对抗性、能量故障容错性和拓扑自适应的解决方案，即使在针对攻击的情况下也能保持覆盖。

无人机监控系统的优势在于其机动性和自主性，使得它们在应对变化的环境和操作需求时表现优于静态系统和地面巡逻。随着技术的进步，无人机的集成高级成像技术能够捕获和传输高分辨率的实时数据，为有效的监控和决策提供关键的可操作见解。因此，无人机已成为现代监控系统中的核心工具，为安全、农业、环境监测和灾害管理等行业提供变革性的优势。其独特之处在于，无人机能够在无需持续人工干预的情况下覆盖广泛的区域，特别是在那些地形复杂或难以进入的地区。

然而，部署大量无人机对于持续运行来说可能会变得非常昂贵，尤其是考虑到无人机的采购、维护和操作成本，以及高级成像和人工智能分析的需要。此外，随着无人机数量的增加，操作复杂性也随之增长，需要复杂的协调机制和受过训练的人员来有效管理无人机群。另一个关键挑战是确保无人机的能量管理，因为它们的电池寿命有限，频繁的充电或电池更换会干扰连续监控。如果能量资源管理不当，可能会导致停机时间，降低覆盖效率，从而影响系统的可靠性。

为了应对这些监控方面的挑战，本研究提出了一种新颖的监控系统，旨在优化资源分配和操作效率。认识到有效的监控需要不间断地覆盖关键区域，我们将问题建模为EVC问题，这是一种图论中的战略两人游戏。在这个框架中，监控区域被表示为图，其中顶点对应关键位置（如边境检查站或野生动物区），边代表需要持续监控的连接。EVC框架中的“攻击者”模拟潜在的安全威胁或事件，如边境入侵或盗猎活动，而“防御者”部署无人机来保护这些边。主要目标是确定EVC数（EVCN）——保证防御者能够有效且无限期地应对所有攻击所需的无人机最小数量。

计算任意图的EVCN是已知的NP难问题，这使得在实际场景中需要贪心解决方案。在本研究中，我们开发了一个贪心启发式算法，可以高效地近似计算EVCN，同时保持计算可行性。该算法接受监控区域作为图和其顶点覆盖作为输入，并通过贪心方法计算EVCN，确保无人机保持最优位置以应对潜在无限的攻击序列。鉴于无人机是电池供电的设备，有效管理其能量资源对于确保不间断操作至关重要。

为了解决这一问题，我们将经典EVC框架扩展到考虑现实世界中的能量约束，提出了两个关键进展：（1）结合电池动态和充电基础设施的EVC公式化；（2）提出了智能的PMC策略，其中无人机不仅在攻击发生时移动，还根据其电池状态和充电需求进行主动移动。此外，我们将p-分散问题的概念整合到PMC设置中，形成了PMCD策略，该策略确保充电站的更广泛和均衡分布。

在实验评估中，我们发现所提出的系统能够有效地平衡无人机可用性和能量管理，确保在动态条件下持续且高效的监控。本文的主要贡献包括：（1）通过将问题建模为EVC框架，确保持续和高效的监控；（2）开发了一个贪心启发式算法，可以高效近似计算大型和复杂图的EVCN，实验评估显示该算法在最优顶点覆盖数的30%误差范围内达到近似最优结果；（3）提出了一种智能的PMC策略，包括能量感知的EVC公式化和基于电池动态的充电策略，以及整合p-分散问题的PMCD策略，确保充电站的分布优化；（4）在各种场景下评估了所提出的策略的有效性，包括随机图结构和充电站的队列容量，以模拟实际资源限制。性能分析使用了关键指标，如所需的无人机总数、当前操作的无人机数量、充电后闲置的无人机数量以及无人机需要占据的位置数量。

本文的其余部分组织如下：在第2节中，我们提供关于无人机各种应用的最新研究综述；在第3节中，我们通过一个工作示例来阐述本文的动机；在第4节中，我们介绍数学问题的建模和公式化；在第5节中，我们介绍所提出的贪心EVC算法、PMC策略和PMCD策略；在第6节中，我们评估所提出策略的性能，包括使用随机生成的数据集和基准数据集；最后，在第7节中，我们提供了结论和可能的扩展。

无人机监控系统的设计涉及对监控区域的建模和问题的解决。在边境安全、野生动物保护和人群管理等关键领域，无人机提供了独特的解决方案。然而，由于无人机是电池供电的，其能量管理成为系统设计中的重要考虑因素。本文提出的策略，包括PMC和PMCD，旨在优化无人机的移动和充电过程，确保在动态变化的环境中保持连续监控。

本文的主要贡献包括：（1）通过EVC框架确保持续和高效的监控；（2）开发了一个贪心启发式算法，可以高效近似计算大型和复杂图的EVCN；（3）提出了能量感知的EVC公式化和基于电池动态的充电策略；（4）在各种场景下评估了所提出的策略的有效性，包括随机图结构和充电站的队列容量，以模拟实际资源限制。这些评估提供了关于无人机监控系统性能的重要见解，有助于进一步优化其设计和应用。

为了应对这些监控挑战，我们提出了一个全面的框架，通过将问题建模为EVC问题来设计高效的无人机监控系统。我们开发了一个贪心启发式算法来近似计算EVCN，同时确保计算可行性。该算法接受监控区域作为图和其顶点覆盖作为输入，并通过贪心方法计算EVCN，确保无人机保持最优位置以应对潜在无限的攻击序列。考虑到无人机的电池供电性质，有效管理其能量资源是确保不间断操作的关键。

在实验评估中，我们发现所提出的系统能够有效地平衡无人机可用性和能量管理，确保在动态条件下持续且高效的监控。本文的主要贡献包括：（1）通过EVC框架确保持续和高效的监控；（2）开发了一个贪心启发式算法，可以高效近似计算大型和复杂图的EVCN；（3）提出了能量感知的EVC公式化和基于电池动态的充电策略；（4）在各种场景下评估了所提出的策略的有效性，包括随机图结构和充电站的队列容量，以模拟实际资源限制。这些评估提供了关于无人机监控系统性能的重要见解，有助于进一步优化其设计和应用。

通过将问题建模为EVC问题，我们能够为无人机监控系统提供一个结构化的解决方案。该框架允许我们动态调整无人机的部署，以应对不断变化的监控需求。此外，通过整合能量管理策略，如PMC和PMCD，我们能够确保无人机在监控过程中不会因能量耗尽而中断，从而提高系统的可靠性和效率。

无人机监控系统的实施需要考虑多个因素，包括图的结构、攻击的分布以及充电站的设置。通过实验评估，我们发现所提出的策略在不同场景下表现出色，包括随机生成的数据集和基准数据集。这些评估结果表明，我们的方法能够有效解决无人机监控中的关键挑战，提供一个既高效又实用的解决方案。

未来的工作将探索结合元启发式方法进行离线充电站优化的混合框架，同时保留本文中建立的能量和延迟保证。我们还计划探索各种攻击策略，以更好地理解所提出策略的性能。此外，我们希望将所提出的算法扩展到处理具有时间变化顶点和边的动态图，例如移动自组织网络和实时交通监控系统。引入先进的优化技术，如进化算法或强化学习，可以进一步优化充电站的布置和EVC的计算，这将是未来研究的一部分。最终，我们将致力于开发能量感知的图模型，以考虑电池退化、充电动态和变化的功率消耗模式。