이 연구는 도시 하수 감시 시스템 설계를 위한 다목적 최적화 모델을 제안하고, 이를 효율적으로 해결하기 위한 진화적 탐욕 알고리즘을 개발하였다.
모델은 센서 배치 계획의 감지 범위를 최대화하고 예상 탐색 비용을 최소화하는 것을 목표로 한다. 제안된 알고리즘은 기존 탐욕 알고리즘에 진화 메커니즘을 도입하여 대규모 네트워크에서도 효율적이고 효과적인 최적화를 가능하게 한다.
실험 결과, 제안된 알고리즘은 합성 네트워크에서 기존 알고리즘보다 더 나은 성능과 효율성을 보였다. 또한 홍콩 Tuen Mun 지구의 실제 하수 네트워크에 적용하여 최적의 센서 배치 계획을 생성할 수 있음을 보였다. 이를 통해 제안된 모델과 알고리즘이 실제 문제 해결에 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
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