In the context of multi-protocol label switching (MPLS) traffic engineering, this paper proposes a scalable constraintbased shortest path first (CSPF) routing algorithm with multiple QoS metrics. This algorithm, called the multiple constraint-based shortest path first (M_CSPF) algorithm, provides an optimal route for setting up a label switched path (LSP) that meets bandwidth and end-to-end delay constraints. In order to maximize the LSP accommodation probability, we propose a link weight computation algorithm to assign the link weight while taking into account the future traffic load and link interference and adopting the concept of a critical link from the minimum interference routing algorithm. In addition, we propose a bounded order assignment algorithm (BOAA) that assigns the appropriate order to the node and link, taking into account the delay constraint and hop count. In particular, BOAA is designed to achieve fast LSP route computation by pruning any portion of the network topology that exceeds the end-to-end delay constraint in the process of traversing the network topology. To clarify the M_CSPF and the existing CSPF routing algorithms, this paper evaluates them from the perspectives of network resource utilization efficiency, end-to-end quality, LSP rejection probability, and LSP route computation performance under various network topologies and conditions.
본 연구는 정적 라우팅과 동적 라우팅의 장점을 활용하여 최단 거리를 산정하는 하이브리드 방식의 라우팅 기법이다. 네트워킹은 휴먼 펙터에 의해 결정이 되기 때문에, 네트워크 트래픽은 항상 특정 시간에 몰리게 되고 네트워크 트레픽 레코드를 분석하면 각 시간대별로 네트워크 트레픽 추측이 가능하다. 따라서 RIP의 잦은 정보 교환으로 인해 발생되는 부하를 줄여 IP 네트워크에서 최단 경로를 산정하는 것이 이 논문이 목적이다.
Even if there are no causing factors such as car crash and road works, traffic congestion come from traffic growth on the road. In this case, estimation of traffic flow helps find the solution of traffic congestion problem. In this paper, we present a optimization model which used on traffic equilibrium problem and studied the problem of inverting shortest path sets for complex traffic system. And we also develop pivotal decomposition algorithm for reliability function of complex traffic system. Several examples are illustrated.
In a hierarchical road network, all roads can be classified according to their attributes such as speed limit, number of lanes, etc. By splitting the whole road network into the subnetworks of the highlevel and low-level roads, we can reduce the size of the network to be calculated at once, and find a path in the way that drivers usually adopt when searching out a travel route. To exploit the hierarchical property of road networks, we define a convenient path and propose an algorithm for finding convenient paths. We introduce a parameter indicating the driver's tolerance to the difference between the length of a convenient path and that of a shortest convenient path. From this parameter, we can determine how far we have to search for the entering and exiting gateway. We also propose some techniques for reducing the number of pairs of entries and exits to be searched in a road network. A result of the computational experiment on a real road network is given to show the efficiency of the proposed algorithm.
This paper proposes a collision avoidance algorithm for two mobile robots with independent goals in a same workspace. Using skeleton map, an environment is presented as a graph consisting of nodes and arcs. Robots generate the shortest set of paths using the combination of objective functions of the two robots. Path for collision avoidance of a robot can be selected among three class; the shortest path, detour, paths with a waiting time at safety points around crossing points. Simulation results are presented to verify the efficiency of the proposed algorithms.
본 연구에서 다루고자 하는 문제는 서비스시간 제약을 갖는 도시부 복합교통망에서의 기종점을 잇는 합리적인 최단경로를 탐색하고자 하는 것이다. 서비스시간 제약은 도시부 복합교통망에서의 현실성을 보다 더 사실적으로 표현하지만 기존의 알고리즘들은 이를 고려하지 않고 있다. 서비스시간 제약은 환승역에서 여행자가 환승차량을 이용해서 다른 지점으로 여행할 수 있는 출발시간이 미리 계획된 차량운행시간들에 의해 제한되어지는 것이다. 환승역에 도착한 여행자는 환승차량의 정해진 운행시간에서만 환승차량을 이용해서 다른 지점으로 여행할 수 있다. 따라서 서비스시간 제약이 고려되어지는 경우 총소요시간에는 여행시간과 환승대기시간이 포함되어지고, 환승대기시간은 여행자가 환승역에 도착한 시간과 환승차량의 출발이 허용되어지는 시간에 의존해서 변한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 링크기반의 최단경로탐색 알고리즘을 개발하였다. Dijkstra 알고리즘과 같은 전통적인 탐색법에서는 각 노드까지의 최단도착시간을 계산하여 각 노드에 표지로 설정하지만 제안된 알고리즘에서는 각 링크가지의 최단도착시간과 각 링크에서의 가장 빠른 출발시간을 계산하여 각 링크의 표지로 설정한다. 제안된 알고리즘의 자세한 탐색과정이 간단한 복합교통망에 대하여 예시되어진다.
GSPA(Generic Shortest Path Algorithm)은 각종 정보통신 네트워크 상에서 멀티미디어 정보전송시 요구되는 QoS 기반의 라우팅을 위한 새로운 라우팅 알고리즘이다. 전체적인 동작은 원시노드(Source Node)에서 목적노드(Destination Node) 사이에서 이전 단계의 재귀호출에서 찾은 최단 경로를 기준으로 해서 이웃 노드들을 대상으로 재귀호출을 통해서 QoS 요구조건을 만족하는 경로정보를 기록하면서 최단 경로를 찾는 알고리즘이다. GSPA는 기존 Distance Vector 알고리즘이 경로를 설정하기 위해 많은 시간과 대역폭을 낭비하며 네트워크 형상이 수시로 변경될 때 “Counting to Infinity”현상을 발생시키는 단점을 보완하고, Link-State 데이터 베이스를 이용해서 함수 재귀호츨을 통해서 최단 경로를 찾아냄으로써 구현하기가 쉬운 알고리즘이다. 또, Distance-Vector와 Link-State 알고리즘의 장점을 수용하였으며, 이 알고리즘을 분산 네트워크 환경에서 동작하도록 수정하면 분산 네트워크 환경에서의 Hierarchical Routing, Multi-Path Routing, QoS Routing을 위한 기본 알고리즘으로 매우 좋은 특성들을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 알고리즘을 소개하고 간단한 예를 통해 기본 동작에 대해 살펴본다.
A* 알고리즘은 잘 알려진 길찾기 알고리즘이다. 그러나 많은 상호 작용이 있거나 많은 장애물들이 있는 맵에서 A* 알고리즘을 실시간에 사용하는데 한계가 있을 수 있다. 그래서 게임에서는 최단의 경로를 찾는 대신에 게임 플레이어에게 자연스럽게 보이는 경로를 빠르게 찾을 필요가 있다. 본 논문에서는 경로 정보를 사용하는 새로운 휴리스틱 함수를 제안하고, 제안한 휴리스틱 함수를 이용한 길찾기 알고리즘이 다양한 그리드 맵에서 A* 알고리즘보다 상당히 빠르게 경로를 찾을 수 있다는 것을 보여준다.
This paper proposes a novel path finding approach of a mobile robot using RF strength in sensor network. In the experiments based on the proposed method, a mobile robot attempts to find its location, heading direction and the shortest path in the indoor environment. The experimental system consisting of mesh network shares node data and send them to base station. The triangulation and the proposed Grid method calculate the location and heading angle of the robot. In addition, the robot finds the shortest path by using the base station attached on it to receive data of environment around each node. Kalman filter reduces the straight line error when the robot estimates the strength of received signal. The experimental results show the effectiveness of the proposed algorithm.
In this paper, we consider the shortest path problem of a Robot car moving in a workspace which consists of some obstacles. The motion of the Robot car is considered to have initial and final directions with some restrictions in the curvature of the path. At first we consider the problem in the case of having no obstacles and we give an analytical solution. Then wre present an algorithm to find a feasible path in the case of having obstacles and a method to improve this feasible path into a minimal path. Some computational results using Graph theory and Linear programming have been included.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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