複雑な危機的な石油施設管理のために最適化された人-Robotチームスケジューリング

石油インフラストラクチャーセキュリティは、 autonomiesystemの効率と人的判断をバランスさせることが重要です。これは古典的なファシルティー場所モデルを超えて存在する課題であり、それは同じ資源を持つことを前提にしています。この研究では「Human-Robotコダッシュファシルティー場所問題（HRCD-FLP）」を作り出し、補給能力を考慮したファシルティー場所問題の変種を含みました。この問題は、階層的なインフラストラクチャーカプシバライティ、人-Robot監視率の制限条件及び最小使用率要件を加えています。我々は技術成熟度レベル３つの選択手順に対する命令管制が評価されています。その結果を示し、保守的（ハーネス:ロボット :3）から未来の自律可能なシステムへの移行により大きなコスト削減がありました。一方で、クリティカルリザーブの全覆いを維持しています。小規模な問題では、どちらもコストと計算時間が最も低い絶対的な最適化方法が支配的です。しかし、問題が大きくなるにつれて、提案されたヒューリスティック法を使って解決することで3分以内のフィッシャビリティなソリューションが得られます。また同じ比較ができる場合のオプティマイズさぎ14％未満であります。”システムの観点からはわれわれは人-Robotチームの最適マップ作成は、効率的な配分とミッション重ねられる展開を実現する重要性を示しました。

arXiv:2602.07924v1 Announce Type: cross Abstract: Securing petroleum infrastructure requires balancing autonomous system efficiency with human judgment for threat escalation, a challenge unaddressed by classical facility location models assuming homogeneous resources. This paper formulates the Human-Robot Co-Dispatch Facility Location Problem (HRCD-FLP), a capacitated facility location variant incorporating tiered infrastructure criticality, human-robot supervision ratio constraints, and minimum utilization requirements. We evaluate command center selection across three technology maturity scenarios. Results show transitioning from conservative (1:3 human-robot supervision) to future autonomous operations (1:10) yields significant cost reduction while maintaining complete critical infrastructure coverage. For small problems, exact methods dominate in both cost and computation time; for larger problems, the proposed heuristic achieves feasible solutions in under 3 minutes with approximately 14% optimality gap where comparison is possible. From systems perspective, our work demonstrate that optimized planning for human-robot teaming is key to achieve both cost-effective and mission-reliable deployments.