In route guidance systems fastest-path routing has typically been adopted because of its simplicity. However, empirical studies on route choice behavior have shown that drivers use numerous criteria in choosing a route. The objective of this study is to develop computationally efficient algorithms for identifying a manageable subset of the nondominated (i.e. Pareto optimal) paths for real-time vehicle routing which reflect the drivers' preferences and route choice behaviors. We propose two pruning algorithms that reduce the search area based on a context-dependent linear utility function and thus reduce the computation time. The basic notion of the proposed approach is that ⅰ) enumerating all nondominated paths is computationally too expensive, ⅱ) obtaining a stable mathematical representation of the drivers' utility function is theoretically difficult and impractical, and ⅲ) obtaining optimal path given a nonlinear utility function is a NP-hard problem. Consequently, a heuristic two-stage strategy which identifies multiple routes and then select the near-optimal path may be effective and practical. As the first stage, we utilize the relaxation based pruning technique based on an entropy model to recognize and discard most of the nondominated paths that do not reflect the drivers' preference and/or the context-dependency of the preference. In addition, to make sure that paths identified are dissimilar in terms of links used, the number of shared links between routes is limited. We test the proposed algorithms in a large real-life traffic network and show that the algorithms reduce CPU time significantly compared with conventional multi-criteria shortest path algorithms while the attributes of the routes identified reflect drivers' preferences and generic route choice behaviors well.
We study the routing problem in all-wireless networks based on cooperative transmissions. We model the minimum-energy cooperative path (MECP) problem and prove that this problem is NP-complete. We hence design an approximation algorithm called cooperative shortest path (CSP) algorithm that uses Dijkstra's algorithm as the basic building block and utilizes cooperative transmissions in the relaxation procedure. Compared with traditional non-cooperative shortest path algorithms, the CSP algorithm can achieve a higher energy saving and better balanced energy consumption among network nodes, especially when the network is in large scale. The nice features lead to a unique, scalable routing scheme that changes the high network density from the curse of congestion to the blessing of cooperative transmissions.
하이퍼 큐브는 정규적이며 결함 허용 능력을 갖고 있기 때문에 결함 허용 알고리즘을 구현하기 쉽다. 하이퍼 큐브를 이용한 결함 허용 알고리즘들이 많이 개발되었다. 이러한 알고리즘들 중에 안전(safe)과 불안정(unsafe) 개념을 이용한 알고리즘이 Masuyama등에 의해 개발되었다. 이 논문에서는 Masuyama의 알고리즘을 개선한 새로운 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통하여 성능을 비교한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제22권1호
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pp.1-6
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2024
Energy efficiency in wireless sensor networks (WSNs) is a critical issue because batteries are used for operation and communication. In terms of scalability, energy efficiency, data integration, and resilience, WSN-cluster-based routing algorithms often outperform routing algorithms without clustering. Low-energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) is a cluster-based routing protocol with a high transmission efficiency to the base station. In this paper, we propose an energy consumption model for LEACH and compare it with the existing LEACH, advanced LEACH (ALEACH), and power-efficient gathering in sensor information systems (PEGASIS) algorithms in terms of network lifetime. The energy consumption model comprises energy-sensitive cluster formation and a cluster head selection technique. The setup and steady-state phases of the proposed model are discussed based on the cluster head selection. The simulation results demonstrated that a low-energy-consumption network was introduced, modeled, and validated for LEACH.
This paper considers the analysis of QoS(Quality of Service) routing mechanisms to support the NGIs(Next Generation Internets). NGIs are constructing high-speed IP layer networks to support all data services. To support real time multimedia services on NGIs, it is important to satisfy the required QoS parameters on networks. To support QoS requirements for NGI networks, new QoS routing methods are essential. In this paper, serveral new QoS routing algorithms are explained. Some problems for the high speed QoS routing will be explained and possible solutions are suggested.
This paper proposes a routing model based on the HVHD for four-layer routing problems. Differing from the HVHV and HVHH models, the proposed HVHD model permits diagonal routing on the fourth laye rwith a grid of 45.deg., 90.deg. and 135.deg. directions. The developed algorithm which uses a channel-graph including weights routes a layer using diagonal model and the othe rthree layers using HVH model. Applications to several benchmark examples verify that approximately 10~25 percent reduction of channel density can be achieved compared to the conventional four-layer channel routing algorithms.
In this paper, an automatic routing algorithm using Fringe is described. The concept of the Fringe is very simple, but it provides a powerful and flexible tool for doing single layer routing. The automatic routing program is coded using C language, and implemented on a VAX11/750 and IBM -PC AT computer. The usefulness of the routing algorithms is shown by the execution of the program on some examples.
센서네트워크에서 센서는 배터리에 의해 작동이 되며 배터리의 수명이 다하면 더 이상 동작을 할 수 없다. 센서가 수집한 데이터는 효과적인 경로를 통해 싱크노드로 전달되어야 하며 이를 위한 여러 라우팅 알고리즘이 제안되었다. 하지만, 기존의 알고리즘은 데이터를 전송하는데 있어서 전송범위와 전송방향을 고려하지 않기 때문에 많은 노드들이 데이터 전송에 참여하게 되고 결과적으로 많은 에너지를 소모한다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서의 효과적인 데이터 전송을 위해 전송범위와 전송방향을 고려한 라우팅 알고리즘인 TDRP(Transmission range and Direction Routing Protocol)를 제안한다. TDRP는 클러스터 또는 그리드를 생성하지 않고, 싱크노드를 중심으로 사분면을 형성하여 패킷의 전송방향을 결정하는 방법으로 네트워크 오버헤드가 적으며, 패킷의 전송방향에 위치하는 노드들 만이 통신에 참여하므로, 에너지 효율성이 기존의 알고리즘들보다 뛰어 나다.
기존에 이동 Ad Hoc On-demand 방식의 대표적인 DSR과 AODV 프로토콜 라우팅 알고리즘은 단지 경로의 손실이 발생할 경우에만 경로 발견을 시작하며, 단절된 경로를 발견하고 새로운 경로 확립하는데 막대한 경비와 시간이 소요된다. 본 논문에서는 기존의 대표적인 DSR과 AODV 프로토콜 라우팅 알고리즘에서 제안하는 견고한 On-demand 방식의 사전 활성화 경로 선택과 관리유지 알고리즘의 추가시키는 측면을 연구한다. 본 연구의 핵심 아이디어는 수신되는 패킷의 신호파워 세기가 손실되기 전의 최적 임계치 신호파워 세기까지 근접하게 되면 경로는 손실될 경향이 높다고 간주하는 것과 수신되는 패킷의 신호파워 세기가 최적 임계치 이하로 떨어졌을 경우, 사전경고 패킷을 발생하는 것이다. 사전경고 패킷을 발생 후에, 송신 노드는 계속적으로 패킷이 전송하는 동안 사전에 경로 발견을 시작하기 때문에, 모든 경로의 단절에 대한 잠재적인 가능성을 피할 수 있다. 성능평가 결과에 의하면, 제안하는 견고한 On-demand 방식의 사전 활성화 경로 선택과 관리유지 알고리즘은 기존의 DSR과 AODV 프로토콜보다 패킷 전달율과 평균 지연시간 그리고 오버헤드 측면에서 성능이 우수한 경향을 나타낸다.
In this paper, we consider the Location-Routing Problem with simultaneous pickup and delivery (LRPSPD) which is a general case of the location-routing problem. The LRPSPD is defined as finding locations of the depots and designing vehicle routes in such a way that pickup and delivery demands of each customer must be performed with same vehicle and the overall cost is minimized. Since the LRPSPD is an NP-hard problem, we propose a hybrid heuristic approach based on genetic algorithms (GA) and simulated annealing (SA) to solve the problem. To evaluate the performance of the proposed approach, we conduct an experimental study and compare its results with those obtained by a branch-and-cut algorithm on a set of instances derived from the literature. Computational results indicate that the proposed hybrid algorithm is able to find optimal or very good quality solutions in a reasonable computation time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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