Algorithms for volunteer distribution across cleaning sectors based on geodata
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
У 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.
This 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.
This 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.
Опис
Ключові слова
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Павлик 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.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (15)
- Majid 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.
- Deng 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.
- Laporte G., Nickel S., Saldanha da Gama F. Location Science. 2nd ed. Springer, 2019. 644 p.
- Rogge 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.
- Goodchild M. F. The quality of big (geo)data. Dialogues in Human Geography. 2013. Vol. 3, No. 3. P. 280–284.
- Burkard R., Dell’Amico M., Martello S. Assignment Problems. Revised and Expanded ed. SIAM, 2012. 393 p.
- Sinnott R. W. Virtues of the Haversine. Sky and Telescope. 1984. Vol. 68, No. 2. P. 159.
- Aggarwal C. C. Data Mining: The Textbook. Springer, 2015. 734 p.
- MacQueen 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.
- Ester 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.