KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권4호
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pp.1178-1191
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2014
The fault-tolerance routing problem is one of the most important issues in the application of the Internet of Things, and has been attracting growing research interests. In order to maintain the communication paths from source sensors to the macronodes, we present a hybrid routing scheme and model, in which alternate paths are created once the previous routing is broken. Then, we propose an improved efficient and intelligent fault-tolerance algorithm (IEIFTA) to provide the fast routing recovery and reconstruct the network topology for path failure in the Internet of Things. In the IEIFTA, mutation direction of the particle is determined by multi-swarm evolution equation, and its diversity is improved by the immune mechanism, which can improve the ability of global search and improve the converging rate of the algorithm. The simulation results indicate that the IEIFTA-based fault-tolerance algorithm outperforms the EARQ algorithm and the SPSOA algorithm due to its ability of fast routing recovery mechanism and prolonging the lifetime of the Internet of Things.
In this paper, we deal with the vehicle routing problem that could establish operational plan of military engineer for survivability support of artillery position construction. We propose VRPTW(vehicle routing problem with time-window) model of special form that considered service level to reflect the characteristics of military operations rather than the logic of economic efficiencies in the objective function. Furthermore we suggest modified particle swarm optimization algorithm for service based vehicle routing problem solution that can be possible to search in complicated and uncertain area and control relation softly between global and local search.
Advances in wireless sensor network (WSN) technology have enabled small and low-cost sensors with the capability of sensing various types of physical and environmental conditions, data processing, and wireless communication. In the WSN, the sensor nodes have a limited transmission range and their processing and storage capabilities as well as their energy resources are limited. A triple umpiring system has already been proved for its better performance in WSNs. The clustering technique is effective in prolonging the lifetime of the WSN. In this study, we have modified the ad-hoc on demand distance vector routing by incorporating signal-to-noise ratio (SNR) based dynamic clustering. The proposed scheme, which is an efficient and secure routing protocol for wireless sensor networks through SNR-based dynamic clustering (ESRPSDC) mechanisms, can partition the nodes into clusters and select the cluster head (CH) among the nodes based on the energy, and non CH nodes join with a specific CH based on the SNR values. Error recovery has been implemented during the inter-cluster routing in order to avoid end-to-end error recovery. Security has been achieved by isolating the malicious nodes using sink-based routing pattern analysis. Extensive investigation studies using a global mobile simulator have shown that this hybrid ESRP significantly improves the energy efficiency and packet reception rate as compared with the SNR unaware routing algorithms such as the low energy aware adaptive clustering hierarchy and power efficient gathering in sensor information systems.
Van, Son Nguyen;Hong, Nhan Vu Thi;Quang, Dung Pham;Xuan, Hoai Nguyen;Babaki, Behrouz;Dries, Anton
ETRI Journal
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제44권2호
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pp.220-231
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2022
Building smart transportation services in urban cities has become a worldwide problem owing to the rapidly increasing global population and the development of Internet-of-Things applications. Traffic congestion and environmental concerns can be alleviated by sharing mobility, which reduces the number of vehicles on the road network. The taxi-parcel sharing problem has been considered as an efficient planning model for people and goods flows. In this paper, we enhance the functionality of a current people-parcel taxi sharing model. The adapted model analyzes the historical request data and predicts the current service demands. We then propose two novel online routing algorithms that construct optimal routes in real-time. The objectives are to maximize (as far as possible) both the parcel delivery requests and ride requests while minimizing the idle time and travel distance of the taxis. The proposed online routing algorithms are evaluated on instances adapted from real Cabspotting datasets. After implementing our routing algorithms, the total idle travel distance per day was 9.64% to 12.76% lower than that of the existing taxi-parcel sharing method. Our online routing algorithms can be incorporated into an efficient smart shared taxi system.
무선 센서네트워크를 위해 제안된 기존의 라우팅 알고리즘들은 무선 센서네트워크의 특성을 완벽히 수용하지 못하고 있다. 특히, 위치정보를 이용하면 에너지 소비와 전역 id 문제의 해결 등에서 많은 이득을 얻을 수 있음에도 불구하고, 이를 적극적으로 이용하는 알고리즘은 드물다. 위치정보를 이용하는 대표적인 알고리즘인 GEAR 같은 경우, 그 용도가 질의메시지 전파에 한정되어 있을 뿐만 아니라 고정된 네트워크 환경을 가정하고 있으므로 무선 센서네트워크의 특성을 제대로 반영하지 못한다. 본 논문에서 제안하는 라우팅 알고리즘은 각 노드의 위치정보와 싱크 노드의 위치정보를 기반으로 하여 전송되는 데이터의 방향성을 정의한다. 그리고 각 노드는 이 방향성을 기준으로 경로를 설정하고 신호를 보낸다. 위치정보를 이용하여 데이터 중심석 라우팅을 하므로 각 노드를 식별하기 위한 전역 식별자가 필요 없고, 방향성을 정의하여 그에 따라 신호를 전송하므로 무분별한 에너지 소비를 막을 수 있다.
The routing and surveying a transmission line should be done in advance of its construction. It is getting more difficult to construct transmission line day by day, due to the rapid increase of people's demand resulting from the recent change of social environment and people's consciousness. In order to solve these complicated conditions actively and rationally, it is necessary to be more scientific, objective and computerizable for the routing and surveying of a transmission line. New technologies on routing and surveying a 765kV transmission line are remote sensing, Global Positioning System and Optimal PowerLine system. Thanks to these technologies, there will be a contribution to making sure of the best quality and developing technolo91r of transmission line.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제11권4호
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pp.344-350
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2011
Higher integrated density in 3D ICs also brings the difficulties of routing, which can cause the routing failure or re-design from beginning. Hence, precise congestion estimation at the early physical design stage such as floorplan is beneficial to reduce the total design time cost. In this paper, an effective estimation method of routing congestion is proposed for 3D ICs at floorplan stage. This method uses synthesized virtual signal nets, power/ground network and clock network to achieve the estimation. During the synthesis, the TSV location is also under consideration. The experiments indicate that our proposed method had small difference with the estimation result got at the post-placement stage. Furthermore, the comparison of congestion maps obtained with our method and global router demonstrates that our estimation method is able to predict the congestion hot spots accurately.
The field of vehicle routing is currently growing rapidly because of many actual applications in truckload and less than truckload trucking, courier services, door to door services, and many other problems that generally hinder the optimization of transportation costs in a logistics network. The rapidly increasing number of customers in such a network has caused problems such as difficulty in cost optimization in terms of getting a global optimum solution in an acceptable time. Fast algorithms are needed to find sufficient solutions in a limited time that can be used for real time scheduling. In this paper, the nearest L-method (NLNM) is proposed to obtain a vehicle routing solution. String neighbors of different lengths were chosen, tested and compared. The applied de crossing procedure is meant to solve the routes by NLNM by giving a better solution and shorter computation time than that of NLNM with long string neighbors.
This paper addresses vehicle routing planning in freight container transportation systems where a number of loaded containers are to be delivered to their destination places. The system under consideration is static in that all transportation requirements are predetermined at the beginning of a planning horizon. A two-phased procedure is presented for freight container transportation. In the first phase, the optimal model is presented to determine optimal total time to perform given transportation requirements and the minimum of number of vehicles required. Based on the results from the optimal model, in the second phase, ASA(Accelerated Simulated Annealing) algorithm is presented to perform all transportation requirements with the least number of vehicles by improving initial vehicle routing planning constructed by greedy method. It is found that ASA algorithm has an excellent global searching ability through various experiments in comparison with existing methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권6호
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pp.2534-2553
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2018
Source routing is the routing scheme that arranges the whole path from source to target at the origin node that may suit the requirements from the upper layer applications' perspective. The centralized control in SDN (Software-Defined Networking) networks enables the awareness of the global topology at the controller. Therefore, augmented source routing schemes can be designed to achieve various purposes. This paper proposes a source routing scheme that conducts the top-K QoS-aware paths discovery in SDN. First, the novel non-invasive QoS over LLDP scheme is designed to collect QoS information based on LLDP in a piggyback fashion. Then, variations of the KSP (K Shortest Paths) algorithm are derived to find the unconstrained/constrained top-K ranked paths with regard to individual/overall path costs, reflecting the Quality of Service. The experiment results show that the proposed scheme can efficiently collect the QoS information and find the top-K paths. Also, the performance of our scheme is applicable in QoS-sensitive application scenarios compared with previous works.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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