Rapidly-Exploring Tree With Linear Reduction: A Near-Optimal Approach for Spatiotemporal Sensor Deployment in Aquatic Fields Using Minimal Sensor Nodes
Notice bibliographique
Résumé
Spatiotemporal monitoring of large fields for water quality motivates this paper. The primary goal of this paper is to find a suitable deployment strategy for mobile sensor nodes in aquatic fields, which receives the least estimation error with minimal sensor nodes. Typically, the resources of mobile sensor nodes are limited in the case of large field monitoring, so they cannot be deployed arbitrarily. Hence, an optimal sensor node deployment strategy with minimally required sensor nodes becomes a primary focus of this paper. To address this problem, an optimal sensor node deployment strategy termed Rapid Random exploring tree with Linear Reduction (RRLR) is developed in this paper. It relocates sensor nodes to their best sensing locations while reducing the required number of sensor nodes without losing information. The approach is based on an environmental model and the linear dependence of sensor readings. In particular, the spatiotemporal correlation of the sensor node deployment in a large geographic area of interest is minimized. It is also proved that the optimization objective function, which uses the prior estimation error, is submodular and results in a near-optimal solution. Simulation results show that RRLR requires much fewer sensor nodes to achieve the same or lower estimation error when compared to benchmark algorithms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».