新計畫講解

• 前提：每一個監測佔的距離很遠，所以必須開車，該如何規劃車子路線

• 目標：派幾台車、怎麼走的路線

• 流程
  

  1. data acquisition: 老師和雲燕收集 data
  2. 估算可靠度
     • PM Cycle 的可靠度變化
  3. 整個 IoT 系統的可靠度
  4. 提出 model
     • 維護成本
     • 替換零件成本
     • 車子油錢
     • 環境成本（CO₂）
     • 工作時間
     • QoS 品質保證
       

• 某一顆感測器的可靠度
  

  • T0: 第一顆架設上去的時間
  • lamda k: 積分、加負號，累積範圍愈大，可靠度愈小；累積範圍愈小，可靠度愈大；

• 經過每一次循環，觀察可靠度變化
  

  • m~1~ 改善率，例如 m₁ = 0.2 代表年紀變年輕 20 ％
  • j: 第幾次維修(?)

• 有效監控面積

• 維修成本
  

  • Pm：換小零件，較便宜
  • Cm：整個壞掉，換一個新的，最貴

• 交通成本
  

  • 車子派出去的油錢，路程 * 油錢

• CO2: 和燃油效率有關
  

• 時間

  • 合理的時間，例如 8 小時/天

Model 1

• 最小化維護成本
• 最小化派車成本
• 人力成本的最大值限制
• 可靠度夠高
• CO2 不能超過多少
• 決定每台車子要去修哪些監測站

Model 2

• r 一塊錢可以創造的可靠度 (邊際效益)

Model 3

• 1t 二氧化碳，會花費多少錢？

Model 4

• 多目標

Model 5 Simulation Optimization Model

• 模擬最佳化：解決不確定性的問題
• 目的：確保最差情況不會發生
• 需要很多資料

GUI

• 左邊：Model 限制式
• 右邊：顯示物聯網地圖
• 下面：最佳化

• 左邊：感測器分佈地圖
• 右邊：點了一顆左邊的感測器，在右邊顯示該感測器的可靠度變化
• 下面：顯示每一台車子該做哪些事情