This paper presents an application of a newly designed Adaptive Genetic Algorithm (AGA) to solve the Optimal Feeder Routing (OFR) problem for distribution system planning. The main objective of the OFR problem usually is to minimize the total cost that is the sum of investment costs and system operation costs. We propose a properly designed AGA, in this paper, which can handle the horizon-year expansion planning problem of power distribution network in which the location of substation candidates, the location and amount of forecasted demands are given. In the proposed AGA, we applied adaptive operators using specially designed adaptive probabilities. we also a Simplified Load Flow (SLF) technique for radial networks to improve a searching efficiency of AGA. The proposed algorithm has been evaluated with the practical 32, 69 bus test system to show favorable performance. It is also shown that the proposed method for the OFR can also be used for the network reconfiguration problem in distribution system.
The heterogeneous fleet vehicle routing problem(HVRP) is a variant of the classical vehicle routing problem in which customers are served by a heterogeneous fleet of vehicles with various capacities, fixed costs and variable costs. We propose a new conceptual HVRPCR(HVRP with customer restriction) model including additional customer restrictions in HVRP. In this paper, we develop hybrid particle swarm optimization(HPSO) algorithm with 2-opt and node exchange technique for HVRP. The solution representation is a n-dimensional particle for HVRP with N customers. The decoding method for this representation starts with the transformation of particle into a priority list of customer to enter route and limit of vehicle to serve each customer. The vehicle routes are then constructed based on the customer priority list and limit of vehicle to serve. The proposed algorithm is tested using 8 benchmark problems and it consistently produces high-quality solutions, including new best solutions. The numerical results show that the proposed algorithm is robust and efficient.
Transportation in urban area has been getting hard to fulfill the demand on time. There are various uncertainties and obstacles related with road conditions, traffic congestions, and accidents to interrupt the on-time deliveries. With this situation, the last mile logistics has been a keen issue for researchers and practitioners to find the best strategy of the problem. A way to resolve the problem is to use parcel lockers. Parcel locker is a storage that customers can pick up their products. Transportation vehicles deliver the products to parcel lockers instead of all customer sites. Using the parcel lockers, the total delivery costs can be reduced. However, the inconvenience of customer has to increase. Thus, we have to optimal solution to balance between the total delivery costs and customers' inconvenience. This paper formulates a mathematical model to find the optimal solution for the vehicle routing problem and the location problem of parcel lockers. Experimental results provide the viability to find optimal strategy for the routing problem as well as the location problem.
The efficiency of transportation requests fulfillment can be increased through extending the problem of vehicle routing and scheduling by the possibility of subcontracting a part of the requests to external carriers. This problem extension transforms the usual vehicle routing and scheduling problems to the more general integrated operational transportation problems. In this contribution, we analyze the motivation, the chances, the realization, and the challenges of the integrated operational planning and report on experiments for extending the plain Vehicle Routing Problem to a corresponding problem combining vehicle routing and request forwarding by means of different sub-contraction types. The extended problem is formalized as a mixed integer linear programming model and solved by a commercial mathematical programming solver. The computational results show tremendous costs savings even for small problem instances by allowing subcontracting. Additionally, the performed experiments for the operational transportation planning are used for an analysis of the decision on the optimal fleet size for own vehicles and regularly hired vehicles.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권5호
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pp.2362-2378
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2017
To mitigate the performance degradation caused by performance anomaly, a number of channel assignment algorithms have been proposed for multi-rate wireless mesh networks. However, network conditions have not been fully considered for routing process in these algorithms. In this paper, a joint scheme called Multi-rate Dijkstra's Shortest path - Rate Separated (MDSRS) is proposed, combining routing metrics and channel assignment algorithm. In MDSRS, the routing metric are determined through the synthesized deliberations of link costs and rate matches; then the rate separated channel assignment is operated based on the determined routing metric. In this way, the competitions between high and low rate links are avoided, and performance anomaly problem is settled, and the network capacity is efficiently improved. Theoretical analysis and NS-3 simulation results indicate that, the proposed MDSRS can significantly improve the network throughput, and decrease the average end-to-end delay as well as packet loss probability. Performance improvements could be achieved even in the heavy load network conditions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권4호
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pp.1643-1660
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2016
Connectivity and trust in social networks have been exploited to propose applications on top of these networks, including routing, Sybil defenses, and anonymous communication systems. In these networks, and for such applications, connectivity ensures good performance of applications while trust is assumed to always hold, so as collaboration and good behavior are always guaranteed. In this paper, we study the impact of differential behavior of users on performance in typical social network-enabled routing applications. We classify users into either collaborative or rational (probabilistically collaborative) and study the impact of this classification and the associated behavior of users on the performance of such applications, including random walk-based routing, shortest path based routing, breadth-first-search based routing, and Dijkstra routing. By experimenting with real-world social network traces, we make several interesting observations. First, we show that some of the existing social graphs have high routing costs, demonstrating poor structure that prevents their use in such applications. Second, we study the factors that make probabilistically collaborative nodes important for the performance of the routing protocol within the entire network and demonstrate that the importance of these nodes stems from their topological features rather than their percentage of all the nodes within the network.
ZigBee is the emerging industrial standard for ad hoc networks based on IEEE 802.15.4. It is used for low data rate and low power wireless network applications. Expected applications of ZigBee include wireless sensor networks for remote monitoring, home control, and industrial automation. Since one of the most important design goals of ZigBee is to reduce the installation and running costs, the ZigBee stack is embedded in the cheap and small micro-controller unit. The hierarchical routing algorithm is used for ZigBee end devices which have very limited resources. Using the block addressing scheme, end devices can send data to the destination without a routing table. However, hierarchical routing has the problem that the packets follow the tree hierarchy to the destination even if the destination is located nearby. In this paper, we propose a scheme to improve the hierarchical routing algorithm in ZigBee networks by employing the neighbor table that is originally used together with the routing table. We suggest selecting the neighbor node that has the minimum remaining hops to the destination as the next hop node. Simulation result shows that the proposed scheme saves more than 30% of the hop counts compared with the original hierarchical routing.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.2805-2826
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2021
In most cases, the routing policy of networks shows a preference for a static one-to-one mapping of communication pairs to routing paths, which offers adversaries a great advantage to conduct thorough reconnaissance and organize an effective attack in a stress-free manner. With the evolution of network intelligence, some flexible and adaptive routing policies have already proposed to intensify the network defender to turn the situation. Routing mutation is an effective strategy that can invalidate the unvarying nature of routing information that attackers have collected from exploiting the static configuration of the network. However, three constraints execute press on routing mutation deployment in practical: insufficient route mutation space, expensive control costs, and incompatibility. To enhance the availability of route mutation, we propose an OpenFlow-based route mutation technique called Polymorphic Path Transferring (PPT), which adopts a physical and virtual path segment mixed construction technique to enlarge the routing path space for elevating the security of communication. Based on the Markov Decision Process, with considering flows distribution in the network, the PPT adopts an evolution routing path scheduling algorithm with a segment path update strategy, which relieves the press on the overhead of control and incompatibility. Our analysis demonstrates that PPT can secure data delivery in the worst network environment while countering sophisticated attacks in an evasion-free manner (e.g., advanced persistent threat). Case study and experiment results show its effectiveness in proactively defending against targeted attacks and its advantage compared with previous route mutation methods.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제3권1호
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pp.21-27
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1998
In this paper we apply routing algorithms in circuit switched networks to B-ISDN networks and investigate the performance. B-ISDN supports a wide range of services with hetrogeneous bandwidth requirements. We assume that the network supports D classes of traffic. It is modeled as a finite D dimensional Markov chain. A call is blocked on arrival if the required bandwidth is not available on the route. The shortest path routing, alternate routing and trunk reservation are considered for performance comparison. We also consider trunk reservation with restricted access control where the network reserves certain amount of bandwidths for one class of traffic that assumes a higher transmission priority. Through the method of successive iterations, we obtain the steady state equilibrium probabilities and call blocking probabilities for dynamic routing. The results can be used to design a B-ISDN network that improves network connection availability and efficiency while simultaneously reducing the network costs.
This paper presents a multi-criteria decision model and Multi-Criteria Generic Algorithm(MCGA) approach to improve backbone topology by leveraging the Virtual Link(VL) system in an hierarchical Link-State(LS) routing domain. Given that the sound backbone topology structure has a great impact on the overall routing performance in an hierarchical LS domain, the importance of this research is evident. The proposed decision model is to find an optimal configuration of VLs that properly meets two-pronged engineering goals in installing and maintaining VLs: i.e., operational costs and network reliability. The experiment results clearly indicates that it is essential to the effective operations of hierarchical LS routing domain to consider not only engineering aspects but also specific benefits from systematical layout of VLs, thereby presenting the validity of the decision model and MCGA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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