論文の概要: Multi-officer Routing for Patrolling High Risk Areas Jointly Learned from Check-ins, Crime and Incident Response Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00113v2
• Date: Tue, 16 Nov 2021 02:36:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 05:44:25.507418
• Title: Multi-officer Routing for Patrolling High Risk Areas Jointly Learned from Check-ins, Crime and Incident Response Data
• Title（参考訳）: チェックイン・犯罪・インシデント対応データから学ぶ高リスクエリアのパトロールのためのマルチオフィスルーティング
• Authors: Shakila Khan Rumi, Kyle K. Qin, Flora D. Salim
• Abstract要約: 我々は、チェックイン、犯罪、インシデント対応データ、およびPOI情報を用いて、複数の警察官に対する動的犯罪パトロール計画問題を定式化する。 本稿では,可能解の表現のための共同学習法と非ランダム最適化法を提案する。 提案手法の性能検証と実世界のデータセットを用いたいくつかの最先端手法との比較を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.295207672539996
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: A well-crafted police patrol route design is vital in providing community safety and security in the society. Previous works have largely focused on predicting crime events with historical crime data. The usage of large-scale mobility data collected from Location-Based Social Network, or check-ins, and Point of Interests (POI) data for designing an effective police patrol is largely understudied. Given that there are multiple police officers being on duty in a real-life situation, this makes the problem more complex to solve. In this paper, we formulate the dynamic crime patrol planning problem for multiple police officers using check-ins, crime, incident response data, and POI information. We propose a joint learning and non-random optimisation method for the representation of possible solutions where multiple police officers patrol the high crime risk areas simultaneously first rather than the low crime risk areas. Later, meta-heuristic Genetic Algorithm (GA) and Cuckoo Search (CS) are implemented to find the optimal routes. The performance of the proposed solution is verified and compared with several state-of-art methods using real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 精巧な警察パトロールルートの設計は、社会の安全と安全を提供するのに不可欠である。 過去の研究は主に、過去の犯罪データによる犯罪事象の予測に重点を置いてきた。 位置情報ベースのソーシャルネットワークやチェックインから収集した大規模モビリティデータや、効果的な警察パトロールを設計するためのpoi(point of interest)データの利用は、概ね未検討である。 現実の状況で複数の警察官が勤務していることを考えると、この問題はより複雑になる。 本稿では,複数の警察官に対して,チェックイン,犯罪,インシデント対応データ,poi情報を用いた動的犯罪パトロール計画問題を提案する。 本稿では,複数の警察官が犯罪リスク領域を同時にパトロールし,低犯罪リスク領域をパトロールする可能性を示すための,共同学習と非ランダム最適化手法を提案する。 その後,メタヒューリスティックな遺伝的アルゴリズム (GA) とCuckoo Search (CS) を実装し,最適経路を求める。 提案手法の性能を検証し,実世界のデータセットを用いた最先端手法と比較した。

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