Multiprocessor system is efficient and high performance architecture to overcome a limitation of single core SoC. In this paper, we propose a multiprocessor SoC (MPSoC) architecture which provides the low complexity and the high performance. The dynamic routing scheme has a serious problem in which the complexity of routing increases exponentially. We solve this problem by making a cluster with several PEs (Processing Element). In inter-cluster network, we use deterministic routing scheme and in intra-cluster network, we use dynamic routing scheme. In order to control the hierarchical network, we propose efficient router architecture by using smart crossbar switch. We modeled 2-D mesh topology and used simulator based on C/C++. The results of this routing scheme show that our approach has less complexity and improved throughput as compared with the pure deterministic routing architecture and the pure dynamic routing architecture.
The stochastic vehicle routing problem (VRP) is a problem of growing importance since it includes a reality that the deterministic VRP does not have. The stochastic VRP arises whenever some elements of the problem are random. Common examples are stochastic service quantities and stochastic travel times. The solution methodologies for the stochastic VRP are very intricate and regarded as computationally intractable. Even heuristics are hard to develope and implement. On possible way of solving it is to apply a solution for the deterministic VRP. This paper presents a performance evaluation of four simple heuristic for the deterministic VRP is a stochastic environment. The heuristics are modified to consider the time window constraints. The computational results show that some of them perform very well in different cases of the stochastic VRP.
사물 인터넷 환경 중에서 통신기기들이 필드 안에 무작위의 패턴으로 배치되는 무선 센서네트워크는 효율적인 라우팅 프로토콜을 통한 에너지소모의 최적화가 중요하다. 노드간에 주고받는 데이터의 크기가 다양한 사물 인터넷 환경에서는 클러스터 헤드노드의 버퍼의 크기가 데이터손실율과 네트워크의 수명에 큰 영향을 준다. 유한한 버퍼 상황에서 데이터의 손싱율을 최소화 하기 위하여서는 각 클러스터에 균일한 숫자의 멤버가 할당되는 부하 균등화가 중요하다. 본 논문은 네트워크 구성 직후 싱크 노드와 센서 노드가 몇 차례의 메시지를 교환하고 이를 바탕으로 싱크 노드가 삼변 측량으로 센서 노드의 근사적 위치를 파악하고 클러스터를 구성함으로써, 클러스터 헤드의 수와 멤버수를 결정적(deterministic)으로 구현하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 데이터의 손실율과 네트워크의 평균 수명에 있어서 성능향상을 확인하였다.
Purpose - This paper discusses the heterogeneous fixed fleet vehicle routing problem with pick-up and delivery (HFFVRPPD), for vehicles with different capacities, fixed costs, and travel costs. Research Design, data, methodology - This paper made nine assumptions for establishing a mathematical model to describe HFFVRPPD. It established a practical mathematical model, and because of the non-deterministic polynomial-time hard (NP-hard), improved the traditional simulated annealing algorithm and tested a new algorithm using a certain scale model. Result - We calculated the minimum cost of the heterogeneous fixed fleet vehicle routing problem (HFFVRP) with a single task and, on comparing the results with the actual HFFVRP for the single task alone, observed that the total cost of HFFVRPPD reduced significantly by 46.7%. The results showed that the new algorithm provides better solutions and stability. Conclusions - This paper, by comparing the HFFVRP and HFFVRPPD results, highlights certain advantages of using HFFVRPPD in physical distribution enterprises, such as saving distribution vehicles, reducing logistics cost, and raising economic benefits.
지난 수 십 년간 통신 기술의 발전과 웹 서비스의 팽창은 인터넷 사용자 수의 폭발적인 증가와 화상회의, 가상 증감 현실, 인터넷 게임 등 실시간 멀티미디어 멀티캐스트 서비스의 급격한 증가를 초래했다. 고밀도 파장분할다중화기술에 기반한 DWDM(Dense-Wavelength Division Multiplexing) 기술은 인터넷 사용자의 증가와 그에 따른 대역폭 요구를 수용하기 위한 방안으로 국가나 글로벌 영역 범위의 차세대 인터넷망 구현을 위한 백본망 기술로 여겨지며, 이러한 DWDM 전달망에서는 멀티캐스트 연결 요구에 대해 최적의 경로를 선택하고 선택된 경로에 효율적으로 파장을 할당하는 멀티캐스트 RWA(Routing and Wavelength Assignment) 문제가 파장 대역폭의 효율적인 활용 측면에서 매우 중요하게 다루어지고 있다. 주어진 파장 수 환경에서 최대한 많은 수의 멀티캐스트 연결을 달성하는 문제는 일반적으로 Non -deterministic Polynomial-time-complete 문제로 여겨지는 데, 본 논문에서는 가상소스를 기반으로 노드의 능력에 따른 차등화로 우선 순위를 적용하여 휴리스틱하게 멀티캐스트 라우팅 경로를 효율적으로 선정하는 DVS-PMIPMR (Differentiated Virtual Source-based Priority Minimum Interference Path Multicast Routing) 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 같은 조건에서 더 많은 수의 멀티캐스트 라우팅 패스의 연결이 가능함을 시뮬레이션 및 성능분석 증명한다.
본 논문에서는 위성간 링크를 가지는 다중 홉 저궤도 위성망에서 망자원을 효율적으로 이용하면서 링크 핸드오버의 발생을 제한 할 수 있는 경로 배정 기법을 제안한다. 제안한 경로 배정 기법은 예측 가능한 저궤도 위성 시스템의 위치 변화와 지상 단말기의 지리적 위치 그리고 호 지속 시간의 통계정보를 이용한다. 제안한 알고리즘의 성능 분석을 위하여 시뮬레이션을 수행하여 평균 링크 핸드오버 수, 호의 차단 확률과 절단 확률 그리고 망의 이용률을 기존의 경로 배정 기법과 비교 분석하였다.
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.
Due to the issue of the sustainability in transportation area, the number of electric vehicles has significantly increased. Most automakers have decided or planned to manufacture the electric vehicles rather than carbon fueled vehicles. However, there are still some problems to figure out for the electric vehicles such as long charging time, driving ranges, supply of charging stations. Since the speed of growing the number of electric vehicles is faster than that of the number of charging stations, there are lack of supplies of charging stations for electric vehicles and imbalances of the location of the charging stations. Thus, the location problem of charging stations is one of important issues for the electric vehicles. Studies have conducted to find the optimal locations for the charging stations. Most studies have formulated the problem with deterministic or hierarchical models. In this paper, we have investigated the fluctuations of locations and the capacity of charging stations. We proposed a mathematical model for the location problem of charging stations with the vehicle routing problem. Numerical examples provide the strategy for the location routing problems of the electric vehicles.
네트워크-온-칩(Networks-on-Chip, NoC)은 고도로 복잡해지고 있는 다중 프로세서 시스템-온-칩(Multi-Processor System-on-chip, MPSoC)에서의 버스 트래픽 문제를 해결할 핵심기술이나 전통적인 전기적 상호 연결 구조로는 머지않아 대역폭 및 전력소비 등의 한계에 직면할 것으로 예상된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 광학적 상호연결과 전기적 상호연결을 같이 사용하는 하이브리드 광학 NoC기술이 최근 활발히 연구되고 있다. 대부분의 하이브리드 광학 NoC에서 전기적인 연결은 웜홀 스위칭(Wormhole switching)과 deterministic 알고리즘인 X-Y 라우팅 알고리즘을 사용하며, 광학적 버스 기반 데이터 전송을 위한 경로 설정 및 광학 라우터 설정을 한다. 광학적 연결에서는 서킷 스위칭(Circuit switching) 방식을 사용하며, 미리 설정된 경로 및 라우터를 이용하여 payload 데이터만 전송을 하게 된다. 그러나 기존에 발표된 하이브리드 광학 NoC같은 경우에는 한 번에 하나의 경로에서만 데이터를 전송 할 수 있다는 단점을 가지고 있어 성능 향상에 한계가 있다. 본 논문에서는 하이브리드 광학 NoC에서 동시에 여러 경로를 이용하여 데이터를 전송하기 위해 전기적인 연결에서 서킷 스위칭 방식과 적응적(adaptive) 알고리즘을 이용하는 새로운 라우팅 알고리즘을 제안하며, 적응적 알고리즘의 문제점인 livelock을 제거할 수 있는 방법 또한 제안한다. 모의실험은 전기적인 NoC, 그리고 웜홀 스위칭 방식의 기존 하이브리드 광학 NoC와 비교 수행 하였다. 그 결과 제안된 방식은 기존 하이브리드 광학 NoC에 비해 60%의 throughput 증가, 그리고 전기적 NoC와 비교했을 때 65%의 전력 감소를 보였다.
This paper addresses the transportation planning that is based on genetic algorithm for determining transportation time and transportation amount of minimizing cost of distribution system. The vehicle routing of minimizing the transportation distance of vehicle is determined. A distribution system is consisted of a distribution center and many retailers. The model is assumed that the time horizon is discrete and finite, and the demand of retailers is dynamic and deterministic. Products are transported from distribution center to retailers according to transportation planning. Cost factors are the transportation cost and the inventory cost, which transportation cost is proportional to transportation distance of vehicle when products are transported from distribution center to retailers, and inventory cost is proportional to inventory amounts of retailers. Transportation time to retailers is represented as a genetic string. The encoding of the solutions into binary strings is presented, as well as the genetic operators used by the algorithm. A mathematical model is developed. Genetic algorithm procedure is suggested, and a illustrative example is shown to explain the procedure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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