Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.31A
no.1
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pp.84-92
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1994
In this paper, we present a novel scheduling algorithm using the weighted interval graph. An interval graph is constructed, where an interval is a time frame of each operation. And for each operation type, we look for the maximum clique of the interval graph: the number of nodes of the maximum clique represents the number of operation that are executed concurrently. In order to minimize resource cost. we select the operation type to reduce the number of nodes of a maximum clique. For the selected operation type, an operation selected by selection rule is moved to decrease the number of nodes of a maximum clique. A selected operation among unscheduled operations is moved repeatly and assigned to a control step consequently. The proposed algorithm is applied to the pipeline and the nonpipeline data path synthesis. The experiment for examples shows the efficiency of the proposed scheduling algorithm.
This research focuses on developing a new and computationally efficient algorithm for free space structuring and planning collision free paths for an autonomous mobile robot working in an environment populated with polygonal obstacles. The algorithm constructs the available free space between obstacles in terms of free convex area. A collision free path can be efficiently generated based on a graph constructed using the midpoints of common free links between free convex area as passing points. These points correspond to nodes in a graph and the connection between them within each convex area as arcs in this graph. The complexity of the search for collision free path is greatly reduced by minimizing the size of the graph to be searched concerning the number of nodes and the number of arcs connecting them. The analysis of the proposed algorithm shows its efficiency in terms of computation ability, safety and optimality.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.7
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pp.103-111
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2014
This paper proposes a modified algorithm that improves on Dijkstra's algorithm by applying it to purely two-way traffic paths, given that a road where bi-directional traffic is made possible shall be considered as an undirected graph. Dijkstra's algorithm is the most generally utilized form of shortest-path search mechanism in GPS navigation system. However, it requires a large amount of memory for execution for it selects the shortest path by calculating distance between the starting node and every other node in a given directed graph. Dijkstra's algorithm, therefore, may occasionally fail to provide real-time information on the shortest path. To rectify the aforementioned shortcomings of Dijkstra's algorithm, the proposed algorithm creates conditions favorable to the undirected graph. It firstly selects the shortest path from all path vertices except for the starting and destination vertices. It later chooses all vertex-outgoing edges that coincide with the shortest path setting edges so as to simultaneously explore various vertices. When tested on 9 different undirected graphs, the proposed algorithm has not only successfully found the shortest path in all, but did so by reducing the time by 60% and requiring less memory.
The paper shows that algorithm education positively affects algorithmic thinking for elementary students. Experiments are conducted on thirty five sixth graders without prior experience of algorithm. The experimental group is given eleven sessions of lesson for four weeks in which algorithmic solution is sought for graph coloring problems. After four weeks of experiments questionnaires are distributed to the students in order to measure differences in algorithmic interest and algorithmic thinking ability. The following results are obtained: Firstly, it may be observed that algorithm education with graph coloring may be effective in reinforcing students' interest in algorithms. Secondly, the experiment shows that algorithmic thinking ability may be enhanced from participating in graph coloring activities. In conclusion, algorithm education with graph coloring problem helps students develop algorithmic thinking ability as well as cultivate students' interest in algorithmic thinking.
This paper presents a global path planning algorithm based on a visibility graph method, and applies additionally various constraints for constructing the reduced visibility graph. The modification algorithm for generating the rounded path is applied to the globally shortest path of the visibility graph using the robot size constraint in order to avoid the obstacle. In order to check the visibility in given 3D map data, 3D CAD data with VRML format is projected to the 2D plane of the mobile robot, and the projected map is converted into an image for easy map analysis. The image processing are applied to this grid map for extracting the obstacles and the free space. Generally, the tree size of visibility graph is proportional to the factorial of the number of the corner points. In order to reduce the tree size and search the shortest path efficiently, the various constraints are proposed. After short paths that crosses the corner points of obstacles lists up, the shortest path among these paths is selected and it is modified to the combination of the line path and the arc path for the mobile robot to avoid the obstacles and follow the rounded path in the environment. The proposed path planning algorithm is applied to the mobile robot LCAR-III.
RWR (Random Walk with Restart) is frequently used by many graph-based ranking algorithms, but it does not consider a signed graph where edges may have negative weight values. In this paper, we apply the Balance Theory by F. Heider to RWR over a signed graph and propose a novel RWR, Balanced Random Walk (BRW). We apply the proposed technique into the domain of recommendation system, and show by experiments its effectiveness to filter out the items that users may dislike. In order to provide the reasonable performance of BRW in the domain, we modify the existing Top-k algorithm, BCA, and propose a new algorithm, Bicolor-BCA. The proposed algorithm yet requires employing a threshold. In the experiment, we show how threshold values affect both precision and performance of the algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.1
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pp.211-230
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2022
In image segmentation, for the condition that objects (targets) and background in an image are intertwined or their common boundaries are vague as well as their textures are similar, and the targets in images are greatly variable, the deep learning might be difficult to use. Hence, a new method based on graph theory and guided feathering is proposed. First, it uses a guided feathering algorithm to initially separate the objects from background roughly, then, the image is separated into two different images: foreground image and background image, subsequently, the two images are segmented accurately by using the improved graph-based algorithm respectively, and finally, the two segmented images are merged together as the final segmentation result. For the graph-based new algorithm, it is improved based on MST in three main aspects: (1) the differences between the functions of intra-regional and inter-regional; (2) the function of edge weight; and (3) re-merge mechanism after segmentation in graph mapping. Compared to the traditional algorithms such as region merging, ordinary MST and thresholding, the studied algorithm has the better segmentation accuracy and effect, therefore it has the significant superiority.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.10
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pp.2615-2626
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1998
In this paper, we propose a new interconnection network called RFM graph, whichis the merger of the directed rotator and Faber-Moore graph, and analyze fault tolerance, routing algorithm node disjoint cycles and broadcasting algorithm. We also describe methods to embed star graph, 2 dimesional torus and bubblesort graph into RFM graph with unit expasion and dilation 2.
Gharebaghi, Saeed Asil;Kaveh, Ali;Ardalan Asl, Mohammad
Smart Structures and Systems
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v.20
no.1
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pp.99-114
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2017
In cognitive science, it is illustrated how the collective opinions of a group of individuals answers to questions involving quantity estimation. One example of this approach is introduced in this article as Star Graph (SG) algorithm. This graph describes the details of communication among individuals to share their information and make a new decision. A new labyrinthine network of neighbors is defined in the decision-making process of the algorithm. In order to prevent getting trapped in local optima, the neighboring networks are regenerated in each iteration of the algorithm. In this algorithm, the normal distribution is utilized for a group of agents with the best results (guidance group) to replace the existing infeasible solutions. Here, some new functions are introduced to provide a high convergence for the method. These functions not only increase the local and global search capabilities but also require less computational effort. Various benchmark functions and engineering problems are examined and the results are compared with those of some other algorithms to show the capability and performance of the presented method.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.1
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pp.48-52
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2010
In this paper, we introduce a new path planning algorithm which combines the merits of a visibility graph algorithm and an adaptive cell decomposition. We quantize a given map with empty cells, blocked cells, and mixed cells, then find the optimal path on the quantized map using a visibility graph algorithm. For reducing the number of the quantized cells we use the quad-tree technique which is used in an adaptive cell decomposition, and for improving the performance of the visibility checking in making a visibility graph we propose a new visibility checking method which uses the property of the quad-tree instead of the well-known rotational sweep-line algorithm. For the more efficient visibility checking, we propose two additional improvements for our suggested method. Both of them are used for reducing the visited cells in the quad-tree. The experiments for a performance comparison of our algorithm with other well-known algorithms show that our proposed method is superior to others.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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