Finding the critical path (or the longest path) on acyclic directed graphs, which is well-known as PERT/CPM, the ambiguity of each acr's length can be modeled as a range or an interval, in which the actual length of arc may realize. In this case, the min-max regret criterion, which is widely used in the decision making under uncertainty, can be applied to find the critical path minimizing the maximum regret in the worst case. Since the min-max regret critical path problem with the interval arc's lengths is known as NP-hard, this paper proposes a heuristic algorithm to diminish the maximum regret. Then the computational experiments shows the proposed algorithm contributes to the improvement of solution compared with the existing heuristic algorithms.
This paper presents a new algorithm for the K shortest paths problem in a network. After a shortest path is produced with Dijkstra algorithm. detouring paths through inward arcs to every vertex of the shortest path are generated. A length of a detouring path is the sum of both the length of the inward arc and the difference between the shortest distance from the origin to the head vertex and that to the tail vertex. K-1 shorter paths are selected among the detouring paths and put into the set of K paths. Then detouring paths through inward arcs to every vertex of the second shortest path are generated. If there is a shorter path than the current Kth path in the set. this path is placed in the set and the Kth path is removed from the set, and the paths in the set is rearranged in the ascending order of lengths. This procedure of generating the detouring paths and rearranging the set is repeated until the $K^{th}-1$ path of the set is obtained. The computational results for networks with about 1,000,000 nodes and 2,700,000 arcs show that this algorithm can be applied to a problem of generating the detouring paths in the metropolitan traffic networks.
This paper presents a new algorithm for the K shortest paths Problem which develops initial K shortest paths, and repeat to expose hidden shortest paths with dual approach and to replace the longest path in the present K paths. The initial solution comprises K shortest paths among shortest paths to traverse each arc in a Double Shortest Arborescence which is made from bidirectional Dijkstra algorithm. When a crossing node that have two or more inward arcs is found at least three time by turns in this K shortest paths, there may be some hidden paths which are shorter than present k-th path. To expose a hidden shortest path, one inward arc of this crossing node is chose by means of minimum detouring distance calculated with dual variables, and then the hidden shortest path is exposed with joining a detouring subpath from source to this inward arc and a spur of a feasible path from this crossing node to sink. If this exposed path is shorter than the k-th path, the exposed path replaces the k-th path. This algorithm requires worst case time complexity of O(Kn$^2$), and O(n$^2$) in the case k$\leq$3.
This study is to find out how psychological characteristics and management capabilities of small manufacturers influence business performance through parameters including self-efficiency, network, and collaboration strategies. The survey was implemented between December 26, 2017 and January 15, 2018. The final 439 valid questionnaires were collected and used for analysis. The results were followed. First, the relationship between psychological characteristics and self-efficiency, and the path coefficient for psychological characteristics and network were significant. Second, management capabilities was related to self-efficiency, and the path factor for managing capability and network relationships was significant. Lastly, the path coefficients for self-efficiency and collaboration strategies were not significant, and the path coefficients for network and collaboration strategies were significant.
건설사업은 위험에 대한 노출수위가 크기 때문에 프로젝트의 공정을 관리하는 적극적인 위험관리가 강하게 요구되고 있으나 현재의 일반적인 공정관리기법은 위험인지 및 위험분석을 하기에는 부적합한 것이 사실이다. 따라서 본 연구는 현재의 공정관리 문제점을 개선하기 위한 공정관리 모델의 개발을 목적으로, 건설현장에서 실질적 인 위험관리를 수행할 수 있는 모델을 개발하였다. 위험관리에 초점을 둔 새로운 공정관리모델은 주공정 관리 및 위험주공정 관리를 함께 수행할 수 있을 것이다.
In this paper, we proposed EEAR(Efficient Energy Alternative Routing). This is a method of selecting a backup node for path routing management. When some node disconnection on the path routing, using pre-selected backup node provides immediately recover the path recovery. When selecting a Step-Parents node on the path management, the node' s energy level and distance information are cared in context-awareness. This not only increased the system' s capacity cost effectively, but also reduce transmission power entire nodes consume energy. As a result, each node could efficiently management and improves the life time for mobile host and extends system coverage.
The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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pp.575-581
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2011
A novel approach for analysis of criticality with respect to path and to activity in networks with fuzzy activity durations is proposed. After recalling the Yager ranking method, the relative degree of criticality of activities and paths are defined. An efficient algorithm based on path enumeration to compute the relative degree of criticality of activities and paths in networks with fuzzy durations is proposed. Examples of former researches are employed to validate the proposed approach. The proposed algorithm has been tested on real world project networks and experimental results have shown that the algorithm can calculate the relative degree of criticality of activities and paths in a reasonable time.
According as radiation therapy technique develops, standardization of radiation therapy has been complicated by the plan QA(Quality Assurance). However, plan QA tools are two type, OADT (opposite accumulation dose tool) and 3DADT (3 dimensional accumulation dose tool). OADT is not applied to evaluation of beam path. Therefore tolerance error of beam path will establish measurement value at OADT. Plan is six beam path, five irradiation field at each beam path. And beam path error is 0 degree, 0.2 degree, 0.4 degree, 0.6 degree, 0.6 degree, 0.8 degree. Plan QA accomplishes at OADT, 3DADT. The more path error increases, the more plan QA error increases. Tolerance error of OADT path is 0.357 using tolerance error of conventional plan QA. Henceforth plan QA using OADT will include beam path error. In addition, It will increase reliability through precise and various plan technique.
The quickest path problem is one of the important things for quality of services in communication networks. It is to find a path to send a given amount of data from the source to the sink with minimum transmission time, where the transmission time is dependent on both the capacities and the traversal times of the arcs in the network. This is found under the networks that the capacity and the lead time of each ring are predetermined. It is general to solve the quickest path problem using shortest path algorithms. The relevant algorithms proposed till now are based on the capacity of rings in distributed environments. When the configuration of networks is changed, there can be two a, pp.oaches to find the quickest paths. The one is to find new quickest paths, and the other is to update the current quickest paths. As one of the algorithms for the latter, the distributed quickest path update algorithm was proposed. This paper aims to propose the distributed algorithm a, pp.icable to find the quickest path, when the configuration of networks is changed, using the quickest path tree update altorithm, and to verify its possibility of a, pp.ication by analyzing the transmission amount of data from one node to another from the theoretical point of view.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1085-1092
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2022
Travel distance is a parameter mainly used in the objective function of Construction Site Layout Planning (CSLP) automation models. To obtain travel distance, common approaches, such as linear distance, shortest-distance algorithm, visibility graph, and access road path, concentrate only on identifying the shortest path. However, humans do not necessarily follow one shortest path but can choose a safer and more comfortable path according to their situation within a reasonable range. Thus, paths generated by these approaches may be different from the actual paths of the workers, which may cause a decrease in the reliability of the optimized construction site layout. To solve this problem, this paper adopts reinforcement learning (RL) inspired by various concepts of cognitive science and behavioral psychology to generate a realistic path that mimics the decision-making and behavioral processes of wayfinding of workers on the construction site. To do so, in this paper, the collection of human wayfinding tendencies and the characteristics of the walking environment of construction sites are investigated and the importance of taking these into account in simulating the actual path of workers is emphasized. Furthermore, a simulation developed by mapping the identified tendencies to the reward design shows that the RL agent behaves like a real construction worker. Based on the research findings, some opportunities and challenges were proposed. This study contributes to simulating the potential path of workers based on deep RL, which can be utilized to calculate the travel distance of CSLP automation models, contributing to providing more reliable solutions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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