Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.38
no.3
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pp.1-7
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2015
This research is to develop a possible process to apply k-means clustering to an efficient vehicle routing process under time varying vehicle moving speeds. Time varying vehicle moving speeds are easy to find in metropolitan area. There is a big difference between the moving time requirements of two specific delivery points. Less delivery times are necessary if a delivery vehicle moves after or before rush hours. Various vehicle moving speeds make the efficient vehicle route search process extremely difficult to find even for near optimum routes due to the changes of required time between delivery points. Delivery area division is designed to simplify this complicated VRPs due to time various vehicle speeds. Certain divided area can be grouped into few adjacent divisions to assume that no vehicle speed change in each division. The vehicle speeds moving between two delivery points within this adjacent division can be assumed to be same. This indicates that it is possible to search optimum routes based upon the distance between two points as regular traveling salesman problems. This makes the complicated search process simple to attack since few local optimum routes can be found and then connects them to make a complete route. A possible method to divide area using k-means clustering is suggested and detailed examples are given with explanations in this paper. It is clear that the results obtained using the suggested process are more reasonable than other methods. The suggested area division process can be used to generate better area division promising improved vehicle route generations.
The main purpose of this study is to find out the optimal solution of the vehicle routing problem considering heterogeneous vehicle(s), double-trips, and multi depots. This study suggests a mathematical programming model with new numerical formula which considers the amount of delivery and sub-tour elimination and gives optimal solution by using OPL-STUDIO(ILOG). This study also suggests modified genetic algorithm which considers the improvement of the creation method for initial solution, application of demanding point, individual and last learning method in order to find excellent solution, survival probability of infeasible solution for allowance, and floating mutation rate for escaping from local solution. The suggested modified genetic algorithm is compared with optimal solution of the existing problems. We found the better solution rather than the existing genetic algorithm. The suggested modified genetic algorithm is tested by Eilon and Fisher data(Eilon 22, Eilon 23, Eilon 30, Eilon 33, and Fisher 10), respectively.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.36
no.1
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pp.27-38
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2011
In this paper, we deal with the periodic heterogeneous fleet vehicle routing problem (PHVRP). PHVRP is a problem of designing vehicle routes in each day of given period to minimize the sum of fixed cost and variable cost over the planning horizon. Each customer can be visited once or more times over the planning horizon according to the service combinations of that customer. Due to the complexity of the problem, we suggest a heuristic algorithm in which an initial solution is obtained by assigning the customer-day and the customer-car simultaneously and then it is improved. A performance of the proposed algorithm was compared to both well-known results and new test problems.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2002.05a
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pp.979-986
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2002
Constraint Programming is an appealing technology for modeling and solving various real-world problems. and metaheuristic is the most successful technique available for solving large real-world vehicle routing problems. Constraint Programming and metaheuristic are complementary to each other. This paper describes how iterative improvement techniques can be used in a Constraint Programming framework(LOG Solver and ILOG Dispatcher) for Vehicle Routing Problem. As local search gets trapped in local solution, the improvement techniques are used in conjunction with metaheuristic method.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.26
no.1
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pp.47-55
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2000
The purpose of this paper is to develop a new heuristic algorithm for vehicle routing problem. The algorithm is composed of two steps. First step is to make a initial solution using sweeping algorithm. Second step is to improve initial solution for optimal solution using node exchange algorithm and tabu search algorithm. We have proven that our algorithm has produced better results than solutions obtained by saving algorithm and genetic in ten example problems with different unit size.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.1
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pp.207-213
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2021
Networks in Mobile ad hoc contain distribution and do not have a predefined structure which practically means that network modes can play the role of being clients or servers. The routing protocols used in mobile Ad-hoc networks (MANETs) are characterized by limited bandwidth, mobility, limited power supply, and routing protocols. Hybrid routing protocols solve the delay problem of reactive routing protocols and the routing overhead of proactive routing protocols. The Ant Colony Optimization (ACO) algorithm is used to solve other real-life problems such as the travelling salesman problem, capacity planning, and the vehicle routing challenge. Bio-inspired methods have probed lethal in helping to solve the problem domains in these networks. Hybrid routing protocols combine the distance vector routing protocol (DVRP) and the link-state routing protocol (LSRP) to solve the routing problem.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.34
no.1
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pp.153-165
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2009
This paper apollos an ant colony system (ACS) for the vehicle routing problem with time window (VRPTW). The VRPTW is a generalization of the VRP where the service of a customer can begin within the time windows defined by the earliest and latest times when the customer will permit the start of service. The ACS has been applied effectively in geographical environment such as TSP or VRP by meta-heuristic that imitate an ant's biologic special duality in route construction, 3 saving based ACS (SB-ACS) is introduced and its solution is improved by local search. Through iterative precesses, the SB-ACS is shown to drive the best solution. The algorithm has been tested on 56 Solomon benchmarking problems and compared to the best-known solutions on literature. Experimental results shows that SB-ACS algorithm could obtain food solution in total travel distance minimization.
Kim, Jun-Su;Ryu, Min-Woo;Cha, Si-Ho;Lee, Jong-Eon;Cho, Kuk-Hyun
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.8
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pp.3672-3679
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2012
Vehicle Ad hoc Network (VANET) is next-generation network technology to provide various services using V2V (Vehicle-to-Vehicle) and V2I (Vehicle-to-Infrastructure). In VANET, many researchers proposed various studies for the safety of drivers. In particular, using the emergency message to increase the efficiency of traffic safety have been actively studied. In order to efficiently transmit to moving vehicle, to send a quick message to as many nodes is very important via broadcasting belong to communication range of vehicle nodes. However, existing studies have suggested a message for transmission to the communication node through indiscriminate broadcasting and broadcast storm problems, thereby decreasing the overall performance has caused the problem. In addition, theses problems has decreasing performance of overall network in various form of road and high density of vehicle node as urban area. Therefore, this paper proposed Clustering based Routing Algorithm (CBRA) to efficiently transmit emergency message in high density of vehicle as urban area. The CBRA managed moving vehicle via clustering when vehicle transmit emergency messages. In addition, we resolve linkage problem between vehicles according to various form of road. The CBRA resolve link brokage problem according to various form of road as urban using clustering. In addition, we resolve broadcasting storm problem and improving efficacy using selection flooding method. simulation results using ns-2 revealed that the proposed CBRA performs much better than the existing routing protocols.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.2
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pp.167-174
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2022
Vehicular Ad hoc Networks are considered as special kind of Mobile Ad Hoc Networks. VANETs are a new emerging recently developed, advanced technology that allows a wide set of applications related to providing more safety on roads, more convenience for passengers, self-driven vehicles, and intelligent transportation systems (ITS). Delay Tolerant Networks (DTN) are networks that allow communication in the event of connection problems, such as delays, intermittent connections, high error rates, and so on. Moreover, these are used in areas that may not have end-to-end connectivity. The expansion from DTN to VANET resulted in Vehicle Delay Tolerant Networks (VDTN). In this approach, a vehicle stores and carries a message in its buffer, and when the opportunity arises, it forwards the message to another node. Carry-store-forward mechanisms, packets in VDTNs can be delivered to the destination without clear connection between the transmitter and the receiver. The primary goals of routing protocols in VDTNs is to maximize the probability of delivery ratio to the destination node, while minimizing the total end-to-end delay. DTNs are used in a variety of operating environments, including those that are subject to failures and interruptions, and those with high delay, such as vehicle ad hoc networks (VANETs). This paper discusses DTN routing protocols belonging to unicast delay tolerant position based. The comparison was implemented using the NS2 simulator. Simulation of the three DTN routing protocols GeOpps, GeoSpray, and MaxProp is recorded, and the results are presented.
Many firms are trying to optimize their production and distribution functions separately, but possible savings by this approach may be limited. Nowadays, it is more important to analyze these two functions simultaneously by trading off the costs associated with the whole. In this paper, I treat a production and distribution planning problem for single-period inventory products comprised of a single production facility and multiple customers, with the aim of optimally coordinating important and interrelated decisions of production sequencing and vehicle routing. Then, I propose a hybrid genetic algorithm incorporating several local optimization techniques, HGAP, for integrated production-distribution planning. Computational results on test problems show that HGAP is effective and generates substantial cost savings over Hurter and Buer's decoupled planning approach in which vehicle routing is first developed and a production sequence is consequently derived. Especially, HGAP performs better on the problems where customers are dispersed with multi-item demand than on the problems where customers are divided into several zones based on single-item demand.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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