This study is focussed on optimization problems which require allocating the restricted inventory to demand points and assignment of vehicles to routes in order to deliver goods for demand sites with optimal decision. This study investigated an integrated model using three step-by-step approach based on relationship that exists between the inventory allocation and vehicle routing with restricted amount of inventory and transportations. we developed several sub-models such as; first, an inventory-allocation model, second a vehicle-routing model based on clustering and a heuristic algorithms, and last a vehicle routing scheduling model, a TSP-solver, based on genetic algorithm. Also, for each sub-models we have developed computer programs and by a sample run it was known that the proposed model to be a very acceptable model for the inventory-allocation and vehicle routing problems.
In the transportation literature, many useful decision making models for ship routing and ship scheduling have been studied. But the majority of these studies are on industrial carriers, bulk carriers, or tankers. It is quite recent that a few optimization models have been developed for liner fleet routing and scheduling problems. However there have been few academic studies on decision making models for the routing or scheduling problems of passenger ships in spite of their economic importance in the entire shipping industry. The purpose of this study is to develop analytic decision making models for ship routing and scheduling for the passenger ship fleet. This study gives two optimization models, one is a linear programming model and the other a goal programming model. These two models are solved easy by commercial linear programming softwares and suggest optimal ship routing plans and many other useful implications for passenger ship fleet managers.
본 논문에서는 강화학습(RL : Reinforcement Learning) 환경 하에서 정책 기울기 값 기법을 사용하는 적응적인 QoS 라우팅 기법을 제안하였다. 이 기법은 기존의 강화학습 환경 하에 제공하는 기법에 비해 기대 보상값의 기울기 값을 정책에 반영함으로써 빠른 네트워크 환경을 학습함으로써 보다 우수한 라우팅 성공률을 제공할 수 있는 기법이다. 이를 검증하기 위해 기존의 기법들과 비교 검증함으로써 그 우수성을 확인하였다.
We propose a new distributed QoS routing scheme called pre-computation based selective probing (PCSP). The PCSP scheme is designed to provide an exact solution to the constrained optimization problem with moderate overhead, considering the practical environment where the state information available for the routing decision is not exact. It does not limit the number of probe messages, instead, employs a qualitative (or conditional) selective probing approach. It considers both the cost and QoS metrics of the least-cost and the best-QoS paths to calculate the end-to-end cost of the found feasible paths and find QoS-satisfying least-cost paths. It defines strict probing condition that excludes not only the non-feasible paths but also the non-optimal paths. It additionally pre-computes the QoS variation taking into account the impreciseness of the state information and applies two modified QoS-satisfying conditions to the selection rules. This strict probing condition and carefully designed probing approaches enable to strictly limit the set of neighbor nodes involved in the probing process, thereby reducing the message overhead without sacrificing the optimal properties. However, the PCSP scheme may suffer from high message overhead due to its conservative search process in the worst case. In order to bound such message overhead, we extend the PCSP algorithm by applying additional quantitative heuristics. Computer simulations reveal that the PCSP scheme reduces message overhead and possesses ideal success ratio with guaranteed optimal search. In addition, the quantitative extensions of the PCSP scheme turn out to bound the worst-case message overhead with slight performance degradation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권10호
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pp.4054-4071
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2015
Named-Data Networking (NDN) is one of the promising approaches for the Future Internet to cope with the explosion and current usage pattern of Internet traffic. Content provider mobility in the NDN allows users to receive real-time traffic when the content providers are on the move. However, the current solutions for managing these mobile content providers suffer several issues such as long handover latency, high cost, and non-optimal routing path. In this paper, we survey main approaches for provider mobility in NDN and propose an optimal scheme to support the mobile content providers in the large-scale NDN domain. Our scheme predicts the movement of the provider and uses state information in the NDN forwarding plane to set up an optimal new routing path for mobile providers. By numerical analysis, our approach provides NDN users with better service access delay and lower total handover cost compared with the current solutions.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제35권5호
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pp.667-674
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2011
해상 데이터통신망은 앞으로 전통적인 RF과 위성, 그리고 육상의 광대역무선접속(BWA) 기술인 무선랜, WiBro, WiMAX 등 여러 전송매체와 접속기술을 기반으로 중첩되어 형성될 전망이다. 이 논문에서는, 육상의 통신응용 서비스를 해상에서 실현하기 위해 중첩된 자율망(MANET) 기반 데이터통신망 모델과 홉 단위로 최적의 전송매체를 선택하여 최적경로를 찾는 경로배정 프로토콜(OMH-MW)을 새롭게 제안한다. 응용과 매체의 전송특성을 고려하여 개별 특성에 대해 응용에 대한 매체의 최적성을 측정하고 그것의 순위(승수)에 의거하여 매체를 링크로 선택하는 방법을 제시한다. 하나의 매체만으로 구성되는 경로만을 대상으로 최적경로를 찾는 프로토콜(MWR)과 성능 비교하였다.
Tool costs can comprise a significant part of the total operating costs of Flexible Manufacturing Systems. We address the problem of determining the optimal processing times of individual operations and routing mix in FMSs with multiple routes for each part type in order to minimize tool cost, subject to meeting a throughput constraint for each part type. The problem is formulated as a nonlinear program superimposed on a closed queueing network of the FMSs under consideration. Numerical examples reveal the potential of our approach for significant saving in tool costs.
In this paper, we study the problem of load balancing routing in clustered-based wireless mesh network in order to enhance the overall network throughput. We first address the problems of cluster allocation in wireless mesh network to achieve load-balancing state. Due to the complexity of the problem, we proposed a simplified algorithm using gradient load-balancing model. This method searches for a localized optimal solution of cluster allocation instead of solving the optimal solution for overall network. To support for load-balancing algorithm and reduce complexity of topology control, we also introduce limited broadcasting between two clusters. This mechanism maintain shortest path between two nodes in adjacent clusters while minimizing the topology broadcasting complexity. The simulation experiments demonstrate that our proposed model achieve performance improvement in terms of network throughput in comparison with other clustering methods.
Tool costs can comprise a significant part of the total operating costs of Flexible Manufacturing Systems. We address the problem of determining the optimal processing times of individual operations and routing mix in FMSs with multiple routes for each part type in order to minimize tool cost, subject to meeting a throughput constraint for each part type. The problem is formulated as a nonlinear program superimposed on a closed queueing network of the FMSs under consideration. Numerical examples reveal the potential of our approach for significant saving in tool costs.
We consider the simultaneous selection of part routes for multiple part types in Flexible Manufacturing Systems (FMSs). Using an optimization framework we investigate two alternative route assignment policies. The one, called routing mix policy in the literature, specifies the optimal proportion of each part type to be produced along its alternative routes, assuming that the proportions can be kept during execution. The other one, which we propose and call pallet allocation policy, partitions the pallets assigned to each part type among the routes. The optimization framework used is a nonlinear programming superimposed on a closed queueing network model of an FMS which produces multiple part types with distinct repeated visits to certain workstations. The objective is to maximize the weighted throughput. Our study shows that the simultaneous use of multiple routes leads to reduced bottleneck utilization, improved workload balance, and a significant increase in the FMS's weighted throughput, without any additional capital investments. Based on numerical work, we also conjecture that pallet allocation policy is more robust than routing mix policy, operationally easier to implement, and may yield higher revenues.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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