This paper presents a new algorithm for the K Shortest Paths Problem which is developed with a Double Shortest Arborescence and an inward arc breaking method. A Double Shortest Arborescence is made from merging a forward shortest arborescence and a backward one with Dijkstra algorithm. and shows us information about each shorter path to traverse each arc. Then K shorter paths are selected in ascending order of the length of each short path to traverse each arc, and some paths of the K shorter paths need to be replaced with some hidden shorter paths in order to get the optimal paths. And if the cross nodes which have more than 2 inward arcs are found at least three times in K shorter path, the first inward arc of the shorter than the Kth shorter path, the exposed path replaces the Kth shorter path. This procedure is repeated until cross nodes are not found in K shorter paths, and then the K shortest paths problem is solved exactly. This algorithm are computed with complexity o($n^3$) and especially O($n^2$) in the case K=3.
In this paper, the Double Shortest Arborescence & Merging method is presented as an efficient heuristic algorithm for the Public Vehicle Routing Problem which is to find the minimum total cost routes of M or less vehicles to traverse the required arcs(demand streets) at least once and return to their starting depot on a directed network. Double Shortest Arborescence which consists of forward shortest aborescence and backward one informs M or less shortest routes to traverse all required arcs. The number of these routes is reduced to M or less by merging routes. The computational experiment based on randomly generated networks reports that this algorithm is efficient.
In this paper, we introduce the shortest flow-generating path problem in the generalized network. As the simplest generalized network model, this problem captures many of the most salient core ingredients of the generalized network flows and so it provides both a benchmark and a point of departure for studying more complex generalized network models. We show that the generalized label-correcting algorithm for the shortest flow-generating path problem has O(mn) time complexity if it starts with a good point and also propose an O($n^3m^2$) algorithm for finding a good starting point. Hence, the shortest flow-generating path problem is solved in O($n^3m^2$) time.
We consider the weighted shortest path updating problem, that is, the problem to reconstruct the weighted shortest paths in response to topology change of the network. This appear proposes a distributed algorithms that reconstructs the weighted shortest paths after several processors and links are added and deleted. its message complexity and ideal-time complexity are O(p$^2$+q+n') and O(p$^2$+q+n') respectively, where n' is the number of processors in the network after the topology change, q is the number of added links, and p is the total number of processors in he biconnected components (of the network before the topology change) including the deleted links or added links.
본 논문에서는 쿼터니온 궤환 개념이 기존의 오일러각 궤환 개념에 비해 추력벡터제어(Thrust Vector Control) 방식을 사용하는 전술 유도탄 자세제어에 보다 효과적으로 적용될 수 있음을 보인다. 오일러각 궤환 방식을 택한 기존의 자세제어기에서 오일러각 궤환 부분을 쿼터니온 궤환으로 적절히 바꾸어 주게 되면 자세명령 크기 변화에 따른 시간응답 특성의 변화를 줄일 수 있으며, 쿼터니온 궤환 방식을 택할 경우, 우주비행체 자세제어 분야에서 활발히 연구되고 있는 고유축(Eigen Axis) 회전에 의한 자세변환을 수행할 수 있는 자세제어기 설계가 가능하다. 고유축 회전은 최단경로에 의한 자세변환 개념이므로, 이러한 능력을 갖춘 자세제어기는 신속한 자세변환이 필요한 전술 유도탄의 초기비행에 매우 효과적으로 이용될 수 있다. 더욱이, 제어법칙에 공력모멘트를 보상하는 항을 추가하게 되면 변화가 심한 공력 모멘트가 유도탄의 회전운동에 미치는 영향을 줄일 수 있어 고유축 회전성능을 보다 개선시킬 수 있다. 우선, 오일러각 궤환보다 쿼터니온 궤환이 유리한 점을 논하고, 쿼터니온 궤환에 근거한 자세제어기의 설계 개념과 제안된 제어기에 의해 구성되는 폐루우프에 대한 안정성 문제를 다룬 후, 시뮬레이션을 통해 그 타당성을 검증한다.
글로벌 라우팅(global routing)은 VLSI 설계 과정중의 하나로, 네트리스트의 모든 네트들을 연결하기 위하여 각 네트들을 라우팅 영역(routing area)에 할당시키는 문제이며, 글로벌 라우팅에서 최적의 해를 얻기 위해 maze routing 알고리즘, line-probe 알고리즘, shortest path 기반 알고리즘, Steiner tree 기반 알고리즘등이 이용된다. 본 논문에서는 라우팅 그래프에서 최단 경로 Steiner tree 탐색방법인 weighted network heuristic(WNH)과 이를 기반으로 하는 글로벌 라우팅 유전자 알고리즘(genetic algorithm; GA)을 제안하였으며, 제안한 방식을 시뮬레이티드 어닐링(SA) 방식과 비교, 분석하였다.
매쉬 구조를 갖는 다중 프로세서에서의 오류를 허용하는 라우팅 기법은 구현에 있어 간결함을 제공하는 환경으로, 다수의 오류를 허용하기 위해 직사각형 모양의 오류 블록으로 구성하여 라우팅을 수행한다. 이 경우, 블록 내부의 정상적인 노드 역시 오류 노드로 간주되어 전체 노드의 사용율을 저하시키는데, 오류 블록을 몇 개의 확장된 매쉬로 나누고 DAG(Directed Acyclic Graph)에 적용하여 메시지 전송의 최단 거리를 구하는 RIFP(Routing for Irregular Faulty Pattern)기법으로 이를 해결하였다. 그러나, 이 기법은 노드간에 주고받는 메시지가 거치는 hop의 수가 오히려 증가되는 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 증가되는 hop의 수를 억제하기 위해 목적 노드와 이웃 노드들로부터 오류블록 경계 부분까지 직선 경로를 찾는 SCP(Short-Cut Path)를 적용한 RIFP를 제안한다.
이중 공유기반 트리 방식인 CBT 방식은 송신자와 수신자 모두 센터 노드(Core)에 이르는 최단경로를 통해 데이터를 주고받는 방식이다. 이 방식은 Core를 이용하여 멀티캐스트의 한계인 확장성문제를 해결하기 위해서 사용된 방식이다. 그러나 현재 멀티미디어 라우팅방식은 Best-Effort 방식의 패킷 스위칭은 가능한 한 패킷을 전송하려 하기 때문에 Core와 RP를 중심으로 데이터의 폭주 현상을 유발한다. 우리는 이와 같은 문제를 해결하기 위해서 RED 알고리즘을 이용한 Anycast 방식을 제안한다. Anycast 프로토콜은 Anycast 주소를 가진 수신자 그룹 멤버들 중, 가장 근접한 라우터나 지역의 Anycast 그룹 멤버들에게 패킷을 재분배할 수 있는 최적의 서버 또는 호스트에게 패킷을 전달하는 방식이다. 이와 같이 Anycast는 Core의 패킷을 재분배하여 근접한 라우터로 재분배 하여 최적의 호스트에게 전달할 수 있다. Core의 패킷을 재분배하기 위해서는 RED 알고리즘을 도입하여 Core으 트래픽 증가를 분산시킨다.
본 논문에서는 3차원 객체의 전체적인 기하학적 특성을 3차원 형태 기술자로 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 기술자는 기존의 방법에서 문제가 된 부분적 자세변화에 대한 민감성 부분을 해결한다. 3차원 객체의 평면상의 모든 점들을 대상으로 형태 함수를 이용하여 형태 분포(Shape Distribution)를 생성한다. 이때 평면상의 두 정의 거리를 측정하는 기존의 D2 형태 함수를 최단경로를 사용하여 거리를 측정하는 방법으로 변형해 3차원 객체의 부분적 자세 변화에 강건하도록 하였다. 기존의 형태 분포와 비교하여 성능 평가한 결과 관절 객체에 대해서는 약 $ 51\%$, 전체에 대해서는 약 $24\%$의 성능 향상을 보였다.
MANET(Mobile Ad-hoc NETwork)의 표준 라우팅 프로토콜인 AODV(Ad-hoc On-demand Distance Vector)에서는 최단거리만이 고려되므로 중요한 위치에 있는 노드에 트래픽이 집중될 수 있다. 따라서 노드의 배터리가 급격히 소모되어 네트워크 전체의 생존시간이 줄어드는 문제가 발생 할 수 있다. 본 논문에서는 노드의 에너지 정보를 고려한 경로 변경이 가능한 AODV 라우팅 개선 방안을 제안하고 시뮬레이션을 통해 그 효과를 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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