Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorПавлик, О. В.uk
dc.contributor.authorРоманюк, О. Н.uk
dc.contributor.authorPavlyk, O. V.en
dc.contributor.authorRomanyuk, O. N.en
dc.date.accessioned2026-09-11T12:40:47Z
dc.date.available2026-09-11T12:40:47Z
dc.date.issued2026
dc.identifier.citationПавлик О. В., Романюк О. Н. Algorithms for volunteer distribution across cleaning sectors based on geodata // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/28013.uk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54334
dc.description.abstractУ тезах розглядаються алгоритми розподілу волонтерів по секторах прибирання на основі геопросторових даних. Проаналізовано основні підходи до задачі розбиття міської території на сектори та оптимального призначення учасників до кожного з них з урахуванням їхнього місцезнаходження, кількості, доступності та типу ділянки. Розглянуто застосування алгоритмів кластеризації (k-means, DBSCAN), задачі про призначення (угорський алгоритм) та жадібних евристик для побудови ефективних систем управління волонтерською діяльністю в межах платформ для організації екологічних заходів у містах. Запропоновано трифазний гібридний підхід та оцінено його ефективність у порівнянні з базовими підходами.uk
dc.description.abstractThis paper examines algorithms for distributing volunteers across cleaning sectors based on geospatial data. The main approaches to dividing urban territory into sectors and optimally assigning participants to each of them are analysed, taking into account their location, number, accessibility, and the type of the area. The application of clustering algorithms (k-means, DBSCAN), the assignment problem (Hungarian algorithm), and greedy heuristics for building effective volunteer management systems within platforms for organising environmental events in cities is considered. A three-phase hybrid approach is proposed and its effectiveness is evaluated against baseline methods.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/28013
dc.subjectгеоданіuk
dc.subjectрозподіл волонтерівuk
dc.subjectкластеризаціяuk
dc.subjectалгоритм призначенняuk
dc.subjectгеопросторовий аналізuk
dc.subjectk-meansen
dc.subjectDBSCANen
dc.subjectугорський алгоритмuk
dc.subjectекологічні заходиuk
dc.subjectgeodataen
dc.subjectvolunteer distributionen
dc.subjectclusteringen
dc.subjectassignment algorithmen
dc.subjectgeospatial analysisen
dc.subjectHungarian algorithmen
dc.subjectenvironmental eventsen
dc.titleAlgorithms for volunteer distribution across cleaning sectors based on geodataen
dc.typeThesis
dc.identifier.udc[004.65:910:364-322](043.2)
dc.relation.referencesMajid A., Chen L., Chen G., Mirza H. T. A context-aware scheduling framework for urban volunteer coordination. Future Generation Computer Systems. 2014. Vol. 35. P. 176–185.en
dc.relation.referencesDeng Z., Lv Q. Challenges in volunteer management for large-scale outdoor events: a systematic review. International Journal of Disaster Risk Reduction. 2020. Vol. 46. 101497.en
dc.relation.referencesLaporte G., Nickel S., Saldanha da Gama F. Location Science. 2nd ed. Springer, 2019. 644 p.en
dc.relation.referencesRogge N., Theelen M., Lavrysen L. Urban environmental volunteering: motivations, constraints and policy implications. Journal of Environmental Planning and Management. 2022. Vol. 65, No. 4. P. 701–721.en
dc.relation.referencesGoodchild M. F. The quality of big (geo)data. Dialogues in Human Geography. 2013. Vol. 3, No. 3. P. 280–284.en
dc.relation.referencesBurkard R., Dell’Amico M., Martello S. Assignment Problems. Revised and Expanded ed. SIAM, 2012. 393 p.en
dc.relation.referencesSinnott R. W. Virtues of the Haversine. Sky and Telescope. 1984. Vol. 68, No. 2. P. 159.en
dc.relation.referencesAggarwal C. C. Data Mining: The Textbook. Springer, 2015. 734 p.en
dc.relation.referencesMacQueen J. Some methods for classification and analysis of multivariate observations. Proceedings of the 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. 1967. Vol. 1. P. 281–297.en
dc.relation.referencesEster M., Kriegel H.-P., Sander J., Xu X. A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise. Proceedings of KDD-96. 1996. P. 226–231.en
dc.relation.referencesAurenhammer F. Voronoi diagrams – a survey of a fundamental geometric data structure. ACM Computing Surveys. 1991. Vol. 23, No. 3. P. 345–405.en
dc.relation.referencesKuhn H. W. The Hungarian method for the assignment problem. Naval Research Logistics Quarterly. 1955. Vol. 2, No. 1–2. P. 83–97.en
dc.relation.referencesBertsekas D. P. Auction algorithms for network flow problems: a tutorial introduction. Computational Optimization and Applications. 1992. Vol. 1. P. 7–66.en
dc.relation.referencesVoigt S., Kaack P. H., Bhatt D. L. Privacy-preserving geolocation data processing for mobile health and civic applications. npj Digital Medicine. 2021. Vol. 4. Article 42.en
dc.relation.referencesVolgenant A., Jonker R. A shortest augmenting path algorithm for dense and sparse linear assignment problems. Computing. 1987. Vol. 38. P. 325–340.en


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію