KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권5호
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pp.939-955
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2010
With the progress of IT and mobile positioning technologies, various types of location-based services (LBS) have been proposed and implemented. Finding a shortest path between two nodes is one of the most fundamental tasks in many LBS related applications. So far, there have been many research efforts on the shortest path finding problem. For instance, $A^*$ algorithm estimates neighboring nodes using a heuristic function and selects minimum cost node as the closest one to the destination. Pruning method, which is known to outperform the A* algorithm, improves its routing performance by avoiding unnecessary exploration in the search space. For pruning, shortest paths for all node pairs in a map need to be pre-computed, from which a shortest path container is generated for each edge. The container for an edge consists of all the destination nodes whose shortest path passes through the edge and possibly some unnecessary nodes. These containers are used during routing to prune unnecessary node visits. However, this method shows poor performance as the number of unnecessary nodes included in the container increases. In this paper, we focus on this problem and propose a new border line-based pruning scheme for path routing which can reduce the number of unnecessary node visits significantly. Through extensive experiments on randomly-generated, various complexity of maps, we empirically find out optimal number of border lines for clipping containers and compare its performance with other methods.
The shortest-path searching algorithm must not only find a global solution to the destination, but also solve a turn penalty problem (TPP) in an urban road transportation network (URTN). Although the Dijkstra algorithm (DA) as a representative node-based algorithm secures a global solution to the shortest path search (SPS) in the URTN by visiting all the possible paths to the destination, the DA does not solve the TPP and the slow execution speed problem (SEP) because it must search for the temporary minimum cost node. Potts and Oliver solved the TPP by modifying the visiting unit from a node to the link type of a tree-building algorithm like the DA. The Multi Tree Building Algorithm (MTBA), classified as a representative Link Based Algorithm (LBA), does not extricate the SEP because the MTBA must search many of the origin and destination links as well as the candidate links in order to find the SPS. In this paper, we propose a new Link-Based Single Tree Building Algorithm in order to reduce the SEP of the MTBA by applying the breaking rule to the LBA and also prove its usefulness by comparing the proposed with other algorithms such as the node-based DA and the link-based MTBA for the error rates and execution speeds.
본 논문은 실시간 GPS 항법시스템에서 최단경로 탐색에 일반적으로 적용되고 있는 Dijkstra 알고리즘을 양방향 통행로(무방향그래프)로만 구성된 도로에 적용하고 문제점을 개선한 알고리즘을 제안하였다. Dijkstra 알고리즘은 방향 그래프에서 출발 노드부터 시작하여 그래프의 모든 노드에 대한 최단경로를 결정하기 때문에 알고리즘 수행에 많은 메모리가 요구되어 실시간으로 정보를 제공하지 못할 수도 있다. 이러한 문제점을 해결하고자, 본 논문에서는 무방향 그래프에 적합하도록 출발과 목적지 정점을 제외한 경로 정점들에 대해 최단경로를 설정하고, 출발 정점부터 시작하여 정점 유출 간선들에 대해 최단경로 설정 간선들과 일치하는 간선들을 모두 선택하는 방식으로 한 번에 다수의 정점들을 탐색하는 방법을 택하였다. 9개의 다양한 무방향 그래프에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 모두 최단경로를 탐색하는데 성공하였다. 또한, 수행 속도 측면에서 Dijkstra 알고리즘보다 약 60%를 단축시키는 효과를 얻었으며, 알고리즘 수행에 필요한 메모리도 월등히 적게 요구되었다.
In the AGV routing a vehicle can select the shortest route on which no conflicts are anticipated. The procedure includes time constraint and the node/arc occupation times of vehicles in order to locate the conflicting paths. The slight differences among AGV routing algorithms exist in identifying the conflict regions encountered while reaching out to the destination node. In this paper, a novel approach to the use of the re-routing scheme is presented. It will be used to minimize the travel distance of vehicles in a regular vehicle routing process rather than to cope with emergency situations. The proposed algorithm provides existing active vehicles with the ability of changing their current paths for a new vehicle whenever the equal-distance paths exist, in on attempt to optimize the AGV transportation system. This ability is possible because of the flexibility of on AGV system controlled by a computer system.
기존 AODV의 플러딩 오버헤드를 줄이기 위하여 목적지에서 개시하는 지역적인 플러딩 방식을 제안한다. 제안 라우팅 프로토콜은 엿듣기 동작을 통하여 소스-목적지 최단 경로 주변의 1-홉 이웃 노드를 결정하고 토폴로지 변화에 대처하기 위하여 주기적으로 목적지에서 플러딩을 발생시킨다. 이 플러딩 과정은 최단 경로 주변의 1-홉 이웃 노드들만 참여시켜 플러딩 오버헤드를 줄이면서 최단 경로 주변에 다수의 대체 경로를 형성시킨다. 이를 통하여 사용 중인 전송 경로의 단절시 주변의 새로운 최단 경로로의 끊김 없는 라우팅이 가능하게 해준다.
소셜 네트워크, 웹 페이지 링크, 교통 네트워크 등과 같은 최근의 네트워크들은 노드와 에지의 수가 방대한 빅 데이터이다. 소셜 네트워크 서비스나 네비게이션 서비스와 같이 이와 같은 네트워크를 이용하는 애플리케이션이 많아지고 있다. 대용량 네트워크는 전체를 메모리에 적재할 수 없어, 기존의 네트워크 분석 기술을 활용할 수 없다. 최근 대용량 그래프의 효율적 탐색을 제공하는 RDB 기반 연산자들이 프레임워크(Frontier-expand-merge framework, FEM)로 제안되었다. FEM은 효율적인 최단 경로 탐색을 위해 부분 최단 경로를 저장하는 RDB 기반의 인덱스 테이블을 구축하였다. 그러나 FEM의 인덱스 테이블은 최단 경로에 포함될 확률보다 인덱스의 거리에 의해 결정되기 때문에 인덱스 테이블 참조율이 떨어진다. 본 논문에서는 효율적인 최단 경로 탐색을 지원하는 인덱스 참조율이 높은 차수가 큰 노드들을 이용한 인덱스 테이블 구축 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 인덱스 테이블 구축 기법이 실세계 데이터 셋에서 효율적인 최단 경로 탐색을 지원함을 보인다.
This paper proposes a hermite spline based D* algorithm for effective path planning of mobile robot to improve the detecting speed. In conventional path planning research, a robot is supposed to pass through predetermined centers of grid partitions of area. However it doesn't guarantee the optimal path during its navigation. In addition, a robot is hard to avoid obstacles effectively. The proposed algorithm in this paper makes use of stochastic characteristics of nonholonomic mobile robot and estimation of shortest path to curvature movement of the robot. The performance evaluation of the improved spline D* algorithm performed through simulation shows its effectiveness. Moreover, the experiment verifies that a robot can find the shortest path by building the curve paths while it is moving on the path in spline.
Deng, Wenping;Muhlbauer, Wolfgang;Yang, Yuexiang;Zhu, Peidong;Lu, Xicheng;Plattner, Bernhard
Journal of Communications and Networks
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제14권3호
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pp.336-345
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2012
Autonomous system (AS) business relationships and their inference have been widely studied by network researchers in the past. An important application of inferred AS relationships can be the prediction of AS paths between a source and destination AS within a model. However, besides knowing the topology and inferred AS relationships, AS path prediction within a model needs to be understood in order for us to know how we can derive border gateway protocol (BGP) policies from AS relationships. In this paper, we shed light onto the predictive capabilities of AS relationships by investigating whether they can be translated into BGP policies such that inferred AS paths are consistent with real AS paths, e.g., paths observed from BGP routing tables. Our findings indicate that enforcing constraints such as the well-known valley-free property and the widely assumed preference of customer routes always results in a very low consistency for AS path inference. In addition, this is true irrespective of whether customer, peer, or provider routes are preferred. Apparently, applying such constraints eliminates many "correct" paths that are observed in BGP routing tables and that are propagated in a simple shortest path model where AS relationships are ignored. According to our findings, deriving BGP routing policies for predicting with high accuracy AS paths in a model directly from AS relationships is still difficult.
In route guidance systems fastest-path routing has typically been adopted because of its simplicity. However, empirical studies on route choice behavior have shown that drivers use numerous criteria in choosing a route. The objective of this study is to develop computationally efficient algorithms for identifying a manageable subset of the nondominated (i.e. Pareto optimal) paths for real-time vehicle routing which reflect the drivers' preferences and route choice behaviors. We propose two pruning algorithms that reduce the search area based on a context-dependent linear utility function and thus reduce the computation time. The basic notion of the proposed approach is that ⅰ) enumerating all nondominated paths is computationally too expensive, ⅱ) obtaining a stable mathematical representation of the drivers' utility function is theoretically difficult and impractical, and ⅲ) obtaining optimal path given a nonlinear utility function is a NP-hard problem. Consequently, a heuristic two-stage strategy which identifies multiple routes and then select the near-optimal path may be effective and practical. As the first stage, we utilize the relaxation based pruning technique based on an entropy model to recognize and discard most of the nondominated paths that do not reflect the drivers' preference and/or the context-dependency of the preference. In addition, to make sure that paths identified are dissimilar in terms of links used, the number of shared links between routes is limited. We test the proposed algorithms in a large real-life traffic network and show that the algorithms reduce CPU time significantly compared with conventional multi-criteria shortest path algorithms while the attributes of the routes identified reflect drivers' preferences and generic route choice behaviors well.
For the recent multimedia service, the network should be fast, stable, and reliable. In order to provide reliability of the network, certain survivability of the network, which guarantees it's functions even though there is some failure on the network, should be satisfied. Also, for a pair of nodes on the network, there must be paths of which numbers of hops are within a certain limit for realtime service between them. In this paper, we propose a longest shortcut method for solving the survivable network design problems with hop limit. Through the computational results, we compare the efficiency of the method with an existing shortest shortcut method and find that the proposed method is more efficient than the shortest shortcut method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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