离散环境中的持久监控：最小化观测之间的最大加权延迟
数据结构与算法
2012-10-17 v2
摘要
本文考虑规划机器人路径以监控环境中已知特征集的问题。我们将环境表示为带顶点权重和边长的图。顶点表示感兴趣区域，边长表示区域间旅行时间，顶点权重表示每个区域的重要性。当机器人重复在图上进行闭行走时，我们定义顶点的加权延迟为访问该顶点的最大时间间隔，乘以该顶点的重要性（顶点权重）。我们的目标是找到最小化任何顶点最大加权延迟的闭行走。我们证明该问题不存在多项式时间算法。然后提供两个近似算法：一个O(log n)近似算法和一个O(log ρ_G)近似算法，其中ρ_G是最大和最小顶点权重之比。我们提供模拟结果，表明我们的算法可应用于包含数千个顶点的问题，以及一个城市巡逻案例研究。
引用
@article{arxiv.1202.5619,
title = {Persistent Monitoring in Discrete Environments: Minimizing the Maximum Weighted Latency Between Observations},
author = {Soroush Alamdari and Elaheh Fata and Stephen L. Smith},
journal= {arXiv preprint arXiv:1202.5619},
year = {2012}
}
备注
17 pages, 5 figures