Purpose: This paper aimed to study the current locations of post offices to analyze service coverage area for parcel delivery in the Eastern Economics Corridor (EEC), which must be considered in the last mile to extend delivery service for e-commerce growth. Thailand Post was the case study in this paper. Research design, data and methodology: To involve solving the delivery service area under the last mile condition, the authors proposed a network analysis to determine service radius by employing a Geographic Information System (GIS). Furthermore, this paper applied Dijkstra's algorithm as a network analysis tool from GIS for analyzing the last mile service coverage area in a new economics zone. At the same time, the authors suggested an approach as a solution to locate last mile delivery center in EEC. Results: The results of the study pointed out that Thailand Post should consider more last mile delivery centers in EEC to support its express service in urban areas as well as improve the efficiency of service coverage for parcel delivery and create more advantages against competitors. Conclusions: This paper proposes a network analysis to extend the last mile service for parcel delivery by following Dijkstra's algorithm from GIS and a solution approach to add more last mile delivery centers. The results of the research will contribute to boosting customer satisfaction for last mile delivery service and enabling easy accessibility to a service center in EEC.
본 연구에서는 노천광산에서 다수의 작업 지점들을 경유하며 광산 전역을 순회해야하는 보조 작업 차량의 최적 이동경로를 분석하였다. Dijkstra's 알고리즘을 사용했던 기존의 연구들과 달리 휴리스틱 외판원 문제 알고리즘을 이용한 결과 다수의 작업지점들의 방문 순서까지 고려하여 보조 작업 차량의 최적 이동경로를 분석할 수 있다. 인도네시아 파시르 석탄 노천광산의 로또 채광장을 대상으로 광산 전역을 정차 없이 순회하는 보조작업 차량의 최적 이동경로를 분석하였다. 그 결과 분석자의 직관에 따라 작업지점들의 방문 순서를 결정하는 것보다 휴리스틱 TSP 알고리즘을 적용해 분석하는 것이 25개 지점 경유시 20분 정도의 이동시간을 단축할 수 있는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 결과가 노천광산 보조 작업 차량들의 시스템 최적화와 관련된 향후 연구들의 방향설정 위해 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.
Path finding and path planning is crucial in today's world where time is an extremely valuable element. It is easy to plan the optimum path to a destination if provided a map but the same cannot be said for an unknown and unexplored environment. It will surely be exhaustive to search and explore for paths to reach the destination, not to mention planning for the optimum path. This is very much similar to finding for an exit of a maze. A very popular competition designed to tackle the maze solving ability of autonomous called Micromouse will be used as a guideline for us to design our maze. There are numerous ways one can think of to solve a maze such as Dijkstra's algorithm, flood fill algorithm, modified flood fill algorithm, partition-central algorithm [1], and potential maze solving algorithm [2]. We will analyze these algorithms from various aspects such as maze solving ability, computational complexity, and also feasibility to be implemented.
최근 화재 발생 시 인명 피해를 줄이기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 대형화된 도시에서는 화재 시 Mobile GIS(geographic information system)를 사용한 대피로 안내 서비스를 제공한다. 하지만 기존의 대피로 시스템에 사용되는 알고리즘 중 Dijkstra Algorithm은 비용이 음수일 경우 무한 루프나 정확한 결과값을 구하지 못하고 모든 경로를 탐색하여 적절한 최단 경로 선택함에 도움을 주지 못하는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 A* Algorithm 기반 최단 경로 안내 시스템을 제안한다. 화재 발생 시 최단 경로 탐색과 mobile GIS를 사용하여 모바일 기기에서 지도 서비스를 사용하여 최단 경로를 시각화하여 제공한다.
Shortest path problem in road network with turn penalties and prohibitions frequently arises from various transportation optimization models. In this paper, we propose a new algorithm for the shortest Path problem with turn prohibitions and delays. The proposed algorithm maintains distance labels of arcs, which is similar to labels of nodes of Dijkstra's algorithm. Fibonacci heap implementation of the proposed algorithm solves the problem in O(mn + mlogm). We provide a new insight in transforming network with turn penalties and prohibitions into another network in which turn penalties and prohibitions are implicitly considered. The proposed algorithm is implemented using new data structure and compared with Ziliaskopoulos' algorithm. Computational results show that the proposed algorithm is very efficient.
An Unmanned Aerial Vehicle(UAV) is a powered pilotless aircraft, which is controlled remotely or autonomously. UAVs are currently employed in many military missions(surveillance, reconnaissance, communication relay, targeting, strike etc.) and a number of civilian applications(communication service, broadcast service, traffic control support, monitoring, measurement etc.). For accomplishing the UAV's missions, guarantee of survivability should be preceded. The main objective of this study is the path planning to maximize survivability for UAV based on 3-dimensional environment. A mathematical programming model is suggested by using MRPP(Most Reliable Path Problem) and solved by transforming MRPP into SPP(Shortest Path Problem). This study also suggests a $A^*PS$ algorithm based on 3-dimensional environment to UAV's path planning. According to comparison result of the suggested algorithm and SPP algorithms (Dijkstra, $A^*$ algorithm), the suggested algorithm gives better solution than SPP algorithms.
미래 사회로 갈수록 대중교통을 연계하기 위한 환승센터의 기능 및 규모가 확대됨에 따라 환승센터 내에서 이용자를 대상으로 경로를 안내하는 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 그러나 도로에서의 차량을 대상으로 한 최적경로에 관한 모형은 많이 제시되고 있는 반면 건물 내에서 보행자를 위한 최적경로에 대한 연구는 미미하다. 따라서 본 연구는 복합환승센터 내에서 승용차를 이용하는 개인이 지하주차장에서 환승센터 내 대중교통 수단 이용을 위한 승강장이나 상가 시설로 이동하는 최적의 경로를 제시할 수 있는 모형개발을 주요내용으로 하였다. 건물 내 최적경로 모형은 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘을 기본으로 하여 거리의 최소비용을 산정하고, 여기에 이동시간, 피로감, 쾌적도와 대기시간 등의 요소를 순위합, 산술합 방법 등을 통해 적용하여 객관성을 부가하였다. 또한 대중교통 수단의 이용자들의 성향이 반영된 Neuro-Fuzzy 모형을 통하여 환승센터 내 환승하는 이용자에게 최적의 교통수단을 제시하고, 그 해당 수단의 승강장까지 최적경로를 제시함으로써 모형의 효율성을 높였다. 마지막으로 가상의 시나리오들를 통하여 개발 모형의 효율성 검증하였다. 검증결과 개발모형을 통했을 경우 그렇지 않을 경우보다, 수직이동 경로차이의 시나리오에서 약 75%, 수평이동 경로차이의 시나리오에서 약 $24.5{\sim}107.7%$ 더 효율적으로 나타났다.
생산성은 컨테이너를 취급하는 작업소요시간의 최소화에 의해 극대화된다. 따라서 기존에는 전산시스템의 개선을 통해 생산성 향상을 추구해왔으나 이송장비의 운영 및 이송방식의 문제점으로 인해 한계가 있었다. 즉, 대표적인 이송장비인 Y/T(Yard Tractor)는 한 번의 주행에 양하 또는 적하 작업 중 하나만 가능하기 때문에 한 번의 주행에 양하와 적하를 순차적으로 동시에 수행할 수 있다면 작업소요시간이 단축될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 RTLS(Real Time Location System) 기반의 Multi-Cycle System을 통하여 문제점을 해결하고자 하였다. 이를 위해 RTLS기술을 활용하여 Y/T의 실시간 위치파악, GIS기술을 통한 Y/T실시간 위치표시 및 최단거리 알고리즘(다익스트라)을 터미널업무에 활용하여 생산성을 향상시킬 수 있는 시스템을 개발하였다. 시스템에 대한 시뮬레이션 결과, 평균치대비 절감 운전거리율은 9%가 되었고 최대치대비 절감 운전거리율은 19%가 되었음을 확인할 수 있어 결과적으로 컨테이너터미널 생산성이 극대화됨을 알 수 있었다.
최근 지구 온난화에 따른 기상이변으로 발생하는 돌발홍수에 의해 피해가 증가하고 있는 상황이다. 이에 대한 피해를 줄이기 위해 본 논문에서는 돌발홍수에 따른 대피로의 최단 경로 탐색에 대한 연구를 진행하였다. 이를 위해 GIS를 활용하여 건물 및 도로를 포함한 shape file과 Dijkstra 알고리즘을 기이용하여 경로 탐색 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 돌발홍수가 발생하는 지점에 가까이 있는 이용객의 위치를 파악하고, 대피 경로는 출발지점에서 목적지점까지 위험지점을 거치지 않게 경로를 탐색한다. 테스트베드를 벗어난 대피, 또는 테스트베드 내에 있는 건물을 대피소로 지정하여 가까운 대피소로 이동 할 수 있는 경로를 탐색한다. 이에 따라, 최단 대피로를 제공하여 인적 피해를 줄일 것이라 기대한다.
This paper deals with the creation of multicast trees in a differentiated services (DiffServ) domain. Initially, we model the integration problems of multicast & DiffServ and give a general de-scription of our framework for multicast provisioning in DiffServ domains. Within this framework, we introduce a novel heuristic algorithm which calculates the multicast trees efficiently. The multicast tree's format and the bandwidth constraints per service class are modeled. The heuristic is based on the Dijkstra's shortest path algorithm and aims to produce the cheapest possible trees (Steiner tree problem) that conform to the defined model. The produced trees can be considered as DiffServ-customized Steiner trees. Furthermore, we evaluate the algorithm with theoretical and experimental analysis and finally, we present our conclusions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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