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【24h】

Reliable sensor deployment for network traffic surveillance

机译：可靠的传感器部署，用于网络流量监控

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New sensor technologies enable synthesis of disaggregated vehicle information from multiple locations. This paper proposes a reliable facility location model to optimize traffic surveillance benefit from synthesized sensor pairs (e.g., for travel time estimation) in addition to individual sensor flow coverage (e.g., for traffic volume statistics), while considering probabilistic sensor failures. Customized greedy and Lagrangian relaxation algorithms are proposed to solve this problem, and their performance is discussed. Numerical results show that the proposed algorithms solve the problem efficiently. We also discuss managerial insights on how optimal sensor deployment and surveillance benefits vary with surveillance objective and system parameters (such as sensor failure probabilities).
机译：新的传感器技术可以从多个位置合成分类的车辆信息。本文提出了一种可靠的设施位置模型，以在考虑概率性传感器故障的同时，除了单个传感器流量覆盖范围（例如，用于交通量统计）之外，还可以从合成传感器对（例如，用于旅行时间估计）优化交通监控收益。提出了定制贪婪算法和拉格朗日松弛算法来解决该问题，并讨论了它们的性能。数值结果表明，所提出的算法有效地解决了该问题。我们还将讨论管理方面的见解，以了解最佳的传感器部署和监视优势如何随监视目标和系统参数（例如传感器故障概率）而变化。

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