Jo, Jong-Seok;Sin, Seong-Il;Im, Gang-Won;Mun, Byeong-Seop
Journal of Korean Society of Transportation
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v.24
no.5
s.91
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pp.77-88
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2006
The purpose of this study is to Propose the time dependent K-least time path algorithm applicable to a real-time based operation strategy in multi-modal transportation network. For this purpose, we developed the extended method based on entire path deletion method which was used in the static K-least time path algorithm. This method was applied to time dependent K-least time path algorithm to find k least time paths in order based on both time dependant mode-link travel time and transfer cost In particular, this algorithm find the optimal solution, easily describing transfer behavior, such as walking and waiting for transfer by applying a link-based time dependent label. Finally, we examined the verification and application of the Proposed algorithm through case study.
In this paper, we present an approach to transmit data from the source to the destination through a minimal path (least-cost path) in a computer network of n nodes. The motivation behind our approach is to address the problem of finding a minimal path between the source and destination. From the work we have studied, we found that a Steiner tree with bounded Steiner vertices offers a good solution. A novel algorithm to construct a Steiner tree with vertices and bounded Steiner vertices is proposed in this paper. The algorithm finds a path from each source to each destination at a minimum cost and minimum number of Steiner vertices. We propose both the sequential and parallel versions. We also conducted a comparative study of sequential and parallel versions based on time complexity, which proved that parallel implementation is more efficient than sequential.
In this paper, a novel feasible real-time system was researched for a differential driven wheeled autonomous mobile robot so that the mobile robot can move in a smooth, safe and elegant way. Least Square Minimum Path Planning was well used for the system to generate a smooth executable path for the mobile robot, and the point-to-point tracking algorithm was presented as well as its application in arbitrary path tracking. In order to make sure the robot can run elegantly and safely, trapezoidal speed was integrated into the point-to-point path tracking algorithm. The application to guest following for the autonomous mobile robot shows its wide application of the algorithm. The novel design was successfully proved to be feasible by our experiments on our mobile robot Interactive Robot Usher (IRU) in National University of Singapore.
In this paper, we propose a number of blind equalization approaches for time-varying andmulti-path channels. The approaches employ cost reference particle filter (CRPF) as the symbol estimator, and additionally employ either least mean squares algorithm, recursive least squares algorithm, or $H{\infty}$ filter (HF) as a channel estimator such that they are jointly employed for the strategy of "Rao-Blackwellization," or equally called "mixture filtering." The novel feature of the proposed approaches is that the blind equalization is performed based on direct channel estimation with unknown noise statistics of the received signals and channel state system while the channel is not directly estimated in the conventional method, and the noise information if known in similar Kalman mixture filtering approach. Simulation results show that the proposed approaches estimate the transmitted symbols and time-varying channel very effectively, and outperform the previously proposed approach which requires the noise information in its application.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.26
no.3
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pp.79-94
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2001
This paper presents a new algorithm for the K shortest paths Problem which develops initial K shortest paths, and repeat to expose hidden shortest paths with dual approach and to replace the longest path in the present K paths. The initial solution comprises K shortest paths among shortest paths to traverse each arc in a Double Shortest Arborescence which is made from bidirectional Dijkstra algorithm. When a crossing node that have two or more inward arcs is found at least three time by turns in this K shortest paths, there may be some hidden paths which are shorter than present k-th path. To expose a hidden shortest path, one inward arc of this crossing node is chose by means of minimum detouring distance calculated with dual variables, and then the hidden shortest path is exposed with joining a detouring subpath from source to this inward arc and a spur of a feasible path from this crossing node to sink. If this exposed path is shorter than the k-th path, the exposed path replaces the k-th path. This algorithm requires worst case time complexity of O(Kn$^2$), and O(n$^2$) in the case k$\leq$3.
In this paper, an ATC(Automated Transfer Crane) control system is required rapid transportation to get highest productivity with low cost. Therefore, the container paths should be built in terms of the least time and least sway when container is transferred from the initial coordinate to the finial coordinate. So we applied the best-first search method for forming the container path, and calculated the anti-collision path for avoiding collision in its movement to the finial coordinate. And we constructed the neural network two degree of freedom PID (TDOFPID) controller to control the precise navigation. For simulation, we constructed the container profiles so that we analyzed the state of formed path and the performance of TDOFPID controller to the formatted path. Then we compared the performance of ES-tuned PID controller with our proposed controller in terms of trolley position, anti-sway, path change, disturbance, and the load of containers. The computer simulation results show that the proposed controller has better the other on the various conditions.
Constrained minimum Steiner tree (CMST) problem is a key issue in multicast routing with quality of service (QoS) support. Bounded shortest path algorithm (BSMA) has been recognized as one of the best algorithms for the CMST problem due to its excellent cost performance. This algorithm starts with a minimumdelay tree, and then iteratively uses a -shortest-path (KSP) algorithm to search for a better path to replace a “superedge” in the existing tree, and consequently reduces the cost of the tree. The major drawback of BSMA is its high time complexity because of the use of the KSP algorithm. For this reason, we investigate in this paper the possibility of more efficient implementations of BSMA by using different methods to locate the target path for replacing a superedge. Our experimental results indicate that our methods can significantly reduce the time complexity of BSMA without deteriorating the cost performance.
Jo, Jong-Seok;Sin, Seong-Il;Mun, Byeong-Seop;Im, Gang-Won
Journal of Korean Society of Transportation
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v.24
no.3
s.89
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pp.167-176
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2006
An minimum path algorithm for integrated networks with departure time constraints require considering arrival time of arriving mode, transfer time. waiting time, and departure time of next mode. Integrated network with diverse modes commonly include departure time constraints. Because public mode suck as train and airplane have fixed service schedule which provide passengers. This study developed the k-path algorithm in integrated network with time varying conditions and departure time constraints. We proposed the extended method based on entire path deletion method, and examined the application of the proposed algorithm through case study.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2002.05a
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pp.8-14
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2002
This article presents a new algorithm for the K Shortest Paths Problem which develops initial K shortest paths, and repeal to expose hidden shortest paths with dual approach and to replace the longest path in the present K paths. The initial solution which comprises K shortest paths among shortest paths to traverse each arc is made from bidirectional Dijkstra algorithm. When a crossing node that have two or more inward arcs is found at least three time by turns in this K shortest paths, one inward arc of this crossing node, which has minimum detouring distance, is chosen, and a new path is exposed with joining a detouring subpath from source to this inward arc and a spur of a feasible path from this crossing node to sink. This algorithm, requires worst case time complexity of $O(Kn^2),\;and\;O(n^2)$ in the case $K{\leq}3$.
This paper deals with the λ-labeling and L(2, 1)-coloring of simple graphs. A λ-labeling of a graph G is any labeling of the vertices of G with different labels such that any two adjacent vertices receive labels which differ at least two. Also an L(2, 1)-coloring of G is any labeling of the vertices of G such that any two adjacent vertices receive labels which differ at least two and any two vertices with distance two receive distinct labels. Assume that a partial λ-labeling f is given in a graph G. A general question is whether f can be extended to a λ-labeling of G. We show that the extension is feasible if and only if a Hamiltonian path consistent with some distance constraints exists in the complement of G. Then we consider line graph of bipartite multigraphs and determine the minimum number of labels in L(2, 1)-coloring and λ-labeling of these graphs. In fact we obtain easily computable formulas for the path covering number and the maximum path of the complement of these graphs. We obtain a polynomial time algorithm which generates all Hamiltonian paths in the related graphs. A special case is the Cartesian product graph Kn☐Kn and the generation of λ-squares.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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