Finding shortest path technique running time differs depending on applying of the algorithm and data, and also used a lot of difference in effectiveness depending on the environment occurs. Therefore, the algorithm and environment based on this study, the relationship between optimal solutions and compare running time.
In this paper we study the Minimum Edge Addition Problem(MEAP) to decrease the diameter of a graph. MEAP can be used for improving the serviceability of telecommunication networks with a minimum investment. MEAP is an NP-hard optimization problem. We present two mathematical programming models : One is a multi-commodity flow formulation and the other is a path partition formulation. We propose a branch-and-price algorithm to solve the path partition formulation to the optimality. We develop a polynomial time column generation sub-routine conserving the mathematical structure of a sub problem for the path partition formulation. Computational experiments show that the path partition formulation is better than the multi-commodity flow formulation. The branch-and-price algorithm can find the optimal solutions for the immediate size graphs within reasonable time.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권5호
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pp.939-955
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2010
With the progress of IT and mobile positioning technologies, various types of location-based services (LBS) have been proposed and implemented. Finding a shortest path between two nodes is one of the most fundamental tasks in many LBS related applications. So far, there have been many research efforts on the shortest path finding problem. For instance, $A^*$ algorithm estimates neighboring nodes using a heuristic function and selects minimum cost node as the closest one to the destination. Pruning method, which is known to outperform the A* algorithm, improves its routing performance by avoiding unnecessary exploration in the search space. For pruning, shortest paths for all node pairs in a map need to be pre-computed, from which a shortest path container is generated for each edge. The container for an edge consists of all the destination nodes whose shortest path passes through the edge and possibly some unnecessary nodes. These containers are used during routing to prune unnecessary node visits. However, this method shows poor performance as the number of unnecessary nodes included in the container increases. In this paper, we focus on this problem and propose a new border line-based pruning scheme for path routing which can reduce the number of unnecessary node visits significantly. Through extensive experiments on randomly-generated, various complexity of maps, we empirically find out optimal number of border lines for clipping containers and compare its performance with other methods.
This paper studies a heuristic method for the Maximum Origin-Destination Flow Path (MODFP) in an acyclic transportation network. We construct a mathematical formulation for finding the MODFP. Then by applying Benders' partitioning method, we generate two subproblems which should be solved in turn so that they may give an optimal solution. We solve one subproblem by an optimal seeking algorithm and the other by a hueristic method. so that, we finally obtain a good solution. The computational complexity of calculating the optimal solution of the first subproblem is 0(mn) and that of calculating the heuristic solution of the other subproblem is $0(n^2).$ From the computational experiments, we estimated the performance of the heuristic method as being 99.3% and the computing time relative to optimal algorithm as being 28.76%.
Finding link-disjoint or node-disjoint paths under multiple constraints is an effective way to improve network QoS ability, reliability, and so on. However, existing algorithms for such scheme cannot ensure a feasible solution for arbitrary networks. We propose design principles of an algorithm to fill this gap, which we arrive at by analyzing the properties of optimal solutions for the multi-constrained link-disjoint path pair problem. Based on this, we propose the link-disjoint optimal multi-constrained paths algorithm (LIDOMPA), to find the shortest link-disjoint path pair for any network. Three concepts, namely, the candidate optimal solution, the contractive constraint vector, and structure-aware non-dominance, are introduced to reduce its search space without loss of exactness. Extensive simulations show that LIDOMPA outperforms existing schemes and achieves acceptable complexity. Moreover, LIDOMPA is extended to the node-disjoint optimal multi-constrained paths algorithm (NODOMPA) for the multi-constrained node-disjoint path pair problem.
도시의3차원적인 성장 및 건물의 대형화, 복잡화에 따라 3차원 정보에 대한 요구가 증가하고 있다. 이와 더불어 위치기반안내, 경로탐색 또는 비상탈출 등과 같은 유비쿼터스 컴퓨팅의 기초데이터로써 3차원 GIS의 활용에 대한 관심 또한 증가하고 있다. 반면에 대부분의3차원 모델링 기술은 건물이나 지형의 시각적인 표현에 초점을 맞추고 있으며 공간분석에서 요구되는 위상구조는 갖고 있지 않다. 본 연구에서는3차원 모델에 위상구조를 적용하는 방법으로 2차원 GIS와 3차원 모델의 연동을 제시하고자 한다. 3차원 모델의 공간별로 분리된 객체를 상응하는 2차원 GIS 레이어의 피쳐와 데이터베이스의 레코드를 통해 연계하고 이로써 3차원 객체간의 관계를 정의하였다. 또한 2차원과 3차원이 연동된 건물모델의 복도네트워크를 구축하였다. 마지막으로 연동된 3D모델을 이용하여 건물내부에서 최적 경로분석을 몇 가지 시나리오를 통해 실시하였다.
도시철도 승객의 수입금 정산 배분을 위하여 승객의 경로를 파악할 필요가 있다. 승객의 예상 이동경로를 파악을 위해 다양한 경로탐색기법들이 있지만, 링크기반 k-경로탐색기법이 많이 활용되고 있다. 그러나 기존의 k-경로탐색기법은 통행 및 도보시간, 환승 패널티 등의 변수에 따라 다양한 최적경로가 존재하는 문제점이 있고 특히, 급행열차를 선호하는 승객의 특성, 열차의 특성 등을 반영하지 못하는 한계를 지니고 있다. 본 연구에서는 이를 보완하기위하여 교통카드자료를 기반으로 실제로 이용한 하나의 경로를 탐색하는 방안을 제시하였다. 또한, 각 철도운영기관의 열차스케줄을 연계하여 최적경로를 탐색하는 방안도 제안하였다.
This paper proposes an exploration strategy to efficiently find a specific place in large unknown environments with wall-following based path planning. Many exploration methods proposed so far showed good performance but they focused only on efficient planning for modeling unknown environments. Therefore, to successfully accomplish the room finding task, two additional requirements should be considered. First, suitable path-planning is needed to recognize the room number. Most conventional exploration schemes used the gradient method to extract the optimal path. In these schemes, the paths are extracted in the middle of the free space which is usually far from the wall. If the robot follows such a path, it is not likely to recognize the room number written on the wall because room numbers are usually too small to be recognized by camera image from a distance. Second, the behavior which re-explores the explored area is needed. Even though the robot completes exploration, it is possible that some rooms are not registered in the constructed map for some reasons such as poor recognition performance, occlusion by a human and so on. With this scheme, the robot does not have to visit and model the whole environment. This proposed method is very simple but it guarantees that the robot can find a specific room in most cases. The proposed exploration strategy was verified by various experiments.
In this study, the problem of trajectory optimization for underwater gliders considering depth constraints is discussed. Typically, underwater gliders are controlled to dive and climb in a saw-tooth pattern at constant gliding angles. This approach is effective and close to optimal for deep water applications. However, the optimal path deviates from the saw-tooth path in shallow water conditions. This study focuses on finding more efficient gliding paths that can minimize the traverse time in the horizontal plane when the water depth is limited. The trajectory optimization problem is formulated into a minimum time control problem with inequality path constraints and hydrodynamic drag effects. A numerical approach based on the pseudo-spectral method is adopted as a solution approach, and the simulation results are presented.
Sorting time is one of the most important issues for auto IC test handling systems. In actual system, because of too much path, reducing the computing time for finding a sorting path is the key way to enhancing the system performance. The exhaustive path search technique can not be used for real systems. This paper proposes heuristic sorting algorithm to find the minimal sorting time. The suggested algorithm is basically based on the best-first search technique and multi-level search technique. The results are close to the optimal solutions and computing time is greately reduced also. Therefore the proposed algorthm can be effectively used for real-time sorting process in auto IC test handling systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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