РАЗВИТИЕ МЕТОДИКИ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ СЕТИ МОНИТОРИНГОВЫХ СТАНЦИЙ КОНТРОЛЯ СОСТОЯНИЯ ВОЗДУХА
DOI:
https://doi.org/10.52167/1609-1817-2024-135-6-362-371Ключевые слова:
умные города, мониторинг загрязнения воздуха, оптимизация станций мониторинга, генетический алгоритм, игровая модельАннотация
Оптимизация размещения сети станций мониторинга качества воздуха (МСКВ) в умном городе – это сложная многокритериальная задача. При ее решении необходимо учесть множество противоречивых целей, таких как минимизация стоимости, максимизация покрытия территории и обеспечение высокой точности измерений. Генетические алгоритмы (ГА) с общей целевой функцией являются эффективным инструментом для решения подобных задач. Однако, определение оптимальных весов для различных критериев в этой функции представляет собой существенную проблему. Изложено наше видение развития методики решения рассматриваемой задачи на основе теории игр и генетического алгоритма (ГА). Общая парадигма наших рассуждений заключается в том, что когда говорится о параметре «Цена» установленной МСКСВ, то не принимаются во внимание вариативность стратегий вложения ресурсов в тот или иной вариант МСКСВ. А этот аспект важен, поскольку в конечном счете можно говорить о том, что оптимальная сеть МСКСВ будут более эффективна и в плане расходования средств на свое создание и обслуживание.
Библиографические ссылки
[1] Кравцова, М. В., Аладинская, А. Р., & Писклова, О. П. (2014). Расчет концентраций загрязняющих веществ с применением компьютерного моделирования рассеивания выбросов. Известия Самарского научного центра Российской академии наук, 16(1-6), 1784-1790.
[2] Тасейко, О. В., Михайлюта, С. В., & Захаров, Ю. В. (2011). Моделирование локальных условий рассеивания загрязнителей в городской застройке. LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG, Saarbrucken.
[3] Филатова, Е. Н. (2005). Моделирование загрязнения атмосферы по оперативным данным. СПб. —18 с.
[4] Hassani, A., Santos, G. S., Schneider, P., & Castell, N. (2024). Interpolation, satellite-based machine learning, or meteorological simulation? A comparison analysis for spatio-temporal mapping of mesoscale urban air temperature. Environmental Modeling & Assessment, 29(2), 291-306.
[5] DU, Rong, et al. The sensable city: A survey on the deployment and management for smart city monitoring. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2018, 21.2: 1533-1560.
[6] Bacco, M., Delmastro, F., Ferro, E., & Gotta, A. (2017). Environmental monitoring for smart cities. IEEE Sensors Journal, 17(23), 7767-7774.
[7] Верлан, В. А. Оптимизация размещения сети постов мониторинга за загрязнением атмосферы в промышленном городе [Текст]: дис. ... канд. геогр. наук/В. А. Верлан. — О., 1999. — 167 с.
[8] Erden, C. (2023). Genetic algorithm-based hyperparameter optimization of deep learning models for PM2. 5 time-series prediction. International Journal of Environmental Science and Technology, 20(3), 2959-2982.
[9] Bekkar, A., Hssina, B., Douzi, S., & Douzi, K. (2021). Air-pollution prediction in smart city, deep learning approach. Journal of big Data, 8, 1-21.
[10] Левтеров, А. А., & Грицына, И. Н. (2016). К оптимальному размещению пунктов дистанционного мониторинга с применением эволюционных вичислений. Проблеми надзвичайних ситуацій, (23), 84-88.
[11] Ghaffari, E., Rahmani, A. M., Saberikamarposhti, M., & Sahafi, A. (2022). An optimal path-finding algorithm in smart cities by considering traffic congestion and air pollution. IEEE Access, 10, 55126-55135.
[12] Estrada, E., Martinez Vargas, M. P., Gómez, J., Peña Pérez Negron, A., López, G. L., & Maciel, R. (2019). Smart cities big data algorithms for sensors location. Applied Sciences, 9(19), 4196.
[13] Покровский О. М. О методе выбора репрезентативных пунктов метеорологических наблюдений // Метеорология и гидрология. 1999. Вып. 2. С. 55–67.
[14] Тасейко, О. В., & Сугак, Е. В. (2014). Репрезентативность пунктов наблюдения при оценке качества воздуха в городской среде. Современные проблемы науки и образования, (6), 45-45.
[15] Akhmetov B., Balgabayeva L., Lakhno V., Malyukov V., Alenova R., Tashimova A. Mobile platform for decision support system during mutual continuous investment in technology for smart city, (2019) Studies in Systems, Decision and Control, 199, pp. 731 - 742.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 Адлет Касымбеков, Раиса Ускенбаева, Бахытжан Ахметов, Жаксыбай Касымбек, Жулдыз Алимсейтова
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
