Optimization of drone base station locations and mobile charging drone routing for post-disaster communication
Notice bibliographique
Résumé
In the aftermath of a disaster, traditional communication systems often become inaccessible, creating significant challenges for rescue teams and affected individuals. This research aims to design an innovative communication system to bridge this gap, ensuring efficient information transfer and establishing reliable communication channels between rescue teams and affected people. The focus is on using drones as communication tools to address this challenge. The study explores the use of drones as data collection and transmission platforms in disaster-stricken areas. By collecting information from individuals, including text messages and location data from different platforms, drones can efficiently transmit vital data to the communication backhaul. An optimization model is formulated to decide on the 3D location of drone base stations while maximizing coverage and service quality. In addition, mobile power drones are also required to supply the power for deployed base stations and data transfer; the model also decides on the routing of multiple power drones. To solve the problem efficiently, a clustering-based matheuristic is developed to determine the locations of the base stations. We show the solution performance of the model and the effectiveness of our heuristic algorithm in a case study using data from Sultanbeyli province in Türkiye. The heuristic algorithm solves all the case study instances, which consist of 700 nodes, 75–105 stationary drones, and 6–8 mobile drones, in less than an hour. The results show that with 105 stationary and 8 mobile drones, we can cover 82% of the users. Furthermore, we demonstrate how this coverage can be increased to 95% by implementing certain adjustments. The findings offer insights into the potential of using drone base stations in post-disaster scenarios, thereby empowering disaster management agencies with enhanced communication capabilities for improved coordination and response in the face of disaster.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».