Modelos de localización de cámaras de vigilancia en una red de transporte público masivo

Este artículo estudia el problema de localización de cámaras de vigilancia aplicado a una red de transporte público masivo. Se considera una red de estaciones conectadas entre sí, mediante rutas predeterminadas de buses. El problema estudiado consiste en escoger las estaciones que deben ser vigilada...

Full description

Autores:: Solano Pinzón, Nathaly
Pinzón Marroquín, David
Guerrero, William Javier

Tipo de recurso:: Article of investigation

Fecha de publicación:: 2017

Institución:: Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito

Repositorio:: Repositorio Institucional ECI

Idioma:: spa

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description	Este artículo estudia el problema de localización de cámaras de vigilancia aplicado a una red de transporte público masivo. Se considera una red de estaciones conectadas entre sí, mediante rutas predeterminadas de buses. El problema estudiado consiste en escoger las estaciones que deben ser vigiladas mediante cámaras con el fin de optimizar simultáneamente dos objetivos: El valor esperado del número de crímenes detectados por las cámaras, y la calidad de las imágenes captadas por el sistema de vigilancia completo. Se formulan dos modelos de optimización basados en programación entera para este problema considerando múltiples períodos, restricciones de presupuesto y restricciones de conectividad donde se busca garantizar que al menos se cuente con una cámara de vigilancia por cada pareja de estaciones conectadas directamente. Se realiza una comparación del desempeño de los modelos matemáticos propuestos usando un optimizador comercial en un conjunto de instancias aleatorio con 20 hasta 200estaciones. Los resultados computacionales permiten concluir sobre la capacidad de los modelos matemáticos para encontrar soluciones óptimas y los recursos computacionales requeridos.
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Se formulan dos modelos de optimización basados en programación entera para este problema considerando múltiples períodos, restricciones de presupuesto y restricciones de conectividad donde se busca garantizar que al menos se cuente con una cámara de vigilancia por cada pareja de estaciones conectadas directamente. Se realiza una comparación del desempeño de los modelos matemáticos propuestos usando un optimizador comercial en un conjunto de instancias aleatorio con 20 hasta 200estaciones. Los resultados computacionales permiten concluir sobre la capacidad de los modelos matemáticos para encontrar soluciones óptimas y los recursos computacionales requeridos.This article studies the problem of locating surveillance cameras in the context of a public transportation system. A network of stops or stations is considered which is interconnected by a set of predetermined bus routes. The studied problem is to choose the set of stations to be monitored by cameras in order to simultaneously optimize two objectives: the expected number of crimes detected by the cameras, and the image quality of the entire surveillance system. Two mathematical models based on integer programming are proposed for this problem, considering multiple periods, budget constraints, and connectivity constraints which ensure that at least a surveillance camera is assigned to one station for each pair of directly connected stations. A comparison of the performance of the proposed mathematical models using a commercial optimizer is performed using a set of randomly generated instances with 20-200 stations. The computational results show the capability of the proposed mathematical models to find optimal solutions and the required computational resources.1 Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito,nathaly.solano@mail.escuelaing.edu.co, Bogotá, Colombia. 2 Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito,david.pinzon-m@mail.escuelaing.edu.co, Bogotá, Colombia. 3 Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito,william.guerrero@escuelaing.edu.co, http://orcid.org/0000-0002-9807-6593, Bogotá, Colombia.23 páginasapplication/pdfspaUniversidad EAFITMedellin, Colombia.https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://publicaciones.eafit.edu.co/index.php/ingciencia/article/view/3842Modelos de localización de cámaras de vigilancia en una red de transporte público masivoSurveillance Camera Location Models on a Public Transportation NetworkArtículo de revistainfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARThttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85ing. cienc., vol. 13, no. 25, pp.71–93, enero-junio. 2017.93257113N/AIngeniería y CienciaM. 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Sgalambro, “A multiperiod maximal covering location model for the optimal location of intersection safety cameras on an urban traffic network,” Procedia - Social and Behavioral Sciences, vol. 108, pp. 106 – 117, 2014.H. Park and A. Haghani, “Optimal number and location of bluetooth sensors considering stochastic travel time prediction,” Transportation Research Part C: Emerging Technologies, vol. 55, pp. 203 – 216, 2015.M. Iqbal, M. Naeem, A. Anpalagan, N. Qadri, and M. Imran, “Multi-objective optimization in sensor networks: Optimization classification, applications and solution approaches,” Computer Networks, vol. 99, pp. 134 – 161, 2016.R. Bar-Yehuda, G. Flysher, J. Mestre, and D. Rawitz, “Approximation of partial capacitated vertex cover,” SIAM Journal on Discrete Mathematics, vol. 24, no. 4, pp. 1441–1469, 2010.R. Bar-Yehuda and S. Even, “A linear-time approximation algorithm for the weighted vertex cover problem,” Journal of Algorithms, vol. 2, no. 2, pp. 198 – 203, 1981.S. 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Modelos de localización de cámaras de vigilancia en una red de transporte público masivo

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