This paper investigates the application of the computer method COMSOAL (Computer Method of Sequencing Operations for Assembly Lines) to the process routing (PR) problem with multiple objectives. In any computer aided process planning (CAPP) system, one of the most critical activities for manufacturing a part could be to generate the sequence that optimizes production time, production cost, machine utilization or with multiple these criteria. The COMSOAL has been adopted to find the optimum sequence of operations that optimizes two major conflicting criteria : production cost and production quality. The COMSOAL is here slightly modified to simultaneously generate and evaluate a set of possible solutions (called as population) instead of processing a solution stepwise in each iteration. The significant features of the COMSOAL include : no parameters settings needed, and a guarantee of feasible solutions. Experimental results show that COMSOAL is a simple but powerful method to quickly generate multiple feasible solutions which are as good as the ones obtained from several other well-known process routing algorithms.
Untethered nodes in mobile ad-hoc networks strongly depend on the efficient use of their batteries. In this paper, we propose a new metric, the drain rate, to forecast the lifetime of nodes according to current traffic conditions. This metric is combined with the value of the remaining battery capacity to determine which nodes can be part of an active route. We describe new route selection mechanisms for MANET routing protocols, which we call the Minimum Drain Rate (MDR) and the Conditional Minimum Drain Rate (CMDR). MDR extends nodal battery life and the duration of paths, while CMDR also minimizes the total transmission power consumed per packet. Using the ns-2 simulator and the dynamic source routing (DSR) protocol, we compare MDR and CMDR against prior proposals for power-aware routing and show that using the drain rate for power-aware route selection offers superior performance results.
본 논문에서는 앞으로 광대역통합망에서 사용자의 요구사항에 따른 QoS를 제공하기 위한 연구의 일환으로 여러 가지 서비스 모델과 메커니즘을 살펴보고, 라우팅 최적화를 위한 유전 알고리즘과 hybrid 유전알고리즘에 대하여 논한다. OSPF에 바탕을 둔 라우팅 최적화만으로 QoS가 충분하지 않은 경우 약간의 MPLS 경로가 QoS를 개선하기 위해 설정될 수 있다. 이러한 상보형 MPLS 라우팅을 위한 두 개의 MIP 모델을 제안하고, 적절한 네트워크 QoS 대책으로 네트워크 내의 최대 링크 이용을 고찰한다.
Pipe routing is a important part of the whole design process in the shipbuilding industry. It has a lot of constraints and many tasks that should be considered together. Also, the result of this stage affects follow-up works in a wide scope. Therefore, this part requires skilled designers and a lot of time. This study aims to reduce the workload and time during the design process by automating the pipe route design on initial stage. In this study, the reinforcement learning was used for pipe auto-routing. Reinforcement learning has the advantage of dynamically selecting routes, unlike existing algorithms. Therefore, it is suitable for the pipe routing design in ship design process which is frequently modified. At last, the effectiveness of this study was verified by comparing pipelines which were designed by piping designer and reinforcement learning results.
본 논문은 새로운 대체경로 확보 방안을 통하여 라우팅 성능을 개선하는 요구형 애드학 라우팅 프로토콜인 Node Density Based Routing(NDBR)을 제안한다. 모바일 노드들의 이동이나 전력 고갈 등으로 인해 애드학 망의 연결은 장애를 일으킬 가능성이 매우 높기 때문에 발신지에서 목적지까지의 연결 설정 시 대체경로를 확보해 두는 것이 중요하다. NDBR은 목적지까지의 대체경로들을 확보하기 위해 상대적으로 더 많은 이웃 노드들을 갖는 중간 노드들로 구성되는 연결 설정을 목표로 하며 이를 위해 노드 밀집도라는 새로운 경로선택기준을 도입한다. NDBR은 경로 장애 발생 시 발신지에 의한 경로재탐색 절차 없이 목적지에 대한 도달성을 향상시킴으로써 경로장애의 영향을 국소화시키고, 제어 트래픽에 의한 오버헤드를 줄이며, 경로재설정 시간을 감소시킬 수 있다 본 논문에서는 노드 밀집도를 이용하여 대체경로를 포함하는 경로설정 절차와 경로 상의 중간 노드에서 대체경로 정보를 유지하여 활용하는 방법에 대해 기술하고 시뮬레이션을 통한 기존 프로토콜과의 비교를 통해 라우팅 성능이 개선됨을 보였다.
일반적으로 센서 네트워크는 라우팅 트리를 구축한 후에 시간 동기화를 수행한다. 이로 인하여 시간 동기화가 늦어지고 교환하는 패킷이 증가하여 에너지를 많이 소모하는 문제를 유발한다. 본 논문에서는 한 번의 플러딩 과정으로 라우팅 트리를 구축하고 이와 동시에 시간 동기화를 수행하는 TSRA (Time Synchronization Routing Algorithm) 알고리즘을 제안한다. 라우팅 패킷에 패킷 수신 시간과 패킷 전송시간을 추가하여 두 노드간 시간 차이를 구하고, 시간 차이를 전송함으로써 노드들 간의 시간 동기화를 구현한다. 시뮬레이션에 의하여 제안하는 알고리즘은 기존의 동기화 알고리즘인 TPSN과 동등한 수준의 정확도를 보이면서 동기화 속도 및 에너지 소모 면에서 우수하다는 것을 입증하였다.
무선센서네트워크는 위험 지역에서의 데이터 수집 용도로 최근 각광받고 있는 기술이다. 하지만 위험한 지역에서는 다수 노드들에서 동시 다발적인 장애발생 위험이 크기 때문에 대규모의 장애를 빠르게 복구시키기 위한 자가 복구 능력을 높여야 한다. 기존의 라우팅 프로토콜들은 하나의 노드에서 발생한 장애는 빠르게 복구하지만 다수의 노드들에서 장애 발생시 이에 효과적으로 대처하지 못한다. 이에 본 논문에서는 대규모 장애 발생시 이를 빠르게 복구하기 위한LSFA(Large Scale Failure Adaptive Routing Protocol)을 제안한다. LSFA는 다수의 노드들에 장애가 발생하여 데이터 전송이 이루어지지 못하는 환경에서 장애를 빠르게 감지하고 라우팅 주기를 적응적으로 조절하여 빠른 시간에 네트워크를 복구한다. LSFA는 패킷손실 정도를 장애발생 판단의 기준으로 사용하며 장애를 감지하면 라우팅 주기를 짧게 하여 장애가 발생한 사실이 네트워크에 빠르게 퍼지도록 한다. 베이스스테이션으로의 경로를 유지하고 있는 노드가 주위에 장애가 발생한 사실을 감지하면 자신의 라우팅 정보를 빠르게 전파시켜 장애 복구가 빠르게 이루어지도록 한다. 실험을 통하여 LSFA가 다른 프로토콜들에 비해 적은 패킷을 사용하면서도 장애를 빠르게 복구함을 보인다.
효율적인 QoS 라우팅을 위하여 각각의 요구에 대한 제한조건을 충족시키는 것은 물론, 테 네트워크 자원의 최적화에 대해서도 고려해야할 필요가 있다. 본 논문에서는 QoS 라우팅의 on-demand 방식과 precomputation 방식의 경로계산에서 자원 비용 산정 방식을 제안하여 전체 네트워크 자원의 퇴적 사용과 네트워크 자원의 부하 균등을 가능하게 하였다. 또한 도메인으로 분할된 대규모 네트워크의 QoS 라우팅에서 transit traffic을 위한 경로를 precomputation 방식으로 설정하고, 이들 경로들의 예약 가능성을 높이기 위해 자원 예약 측면에서 가장 좋은 K개의 경로들을 부하균등을 고려하여 선정하는 방안을 제안하였다. 그리고 동일한 자원 비용 산정 방식을 transit traffic과 intra traffic에 모두 적용하여 도메인간 라우팅(inter-domain routing)과 도메인내 라우팅(inter-domain routing)을 무리 없이 연계하면서 transit traffic을 우선으로 하는 방식을 제안하였다. 귿으로 본 논문에서 제안된 비용 산정 방식은 기존의 QoS 라우팅 알고리즘 자체를 변형시키지 않으면서, 그들의 비용 요소만을 대체하여 쉽게 사용되어질 수 있는 장점이 있다.
This paper presents a similarity coefficient based approach to the problem of machine-part grouping for cellular manufacturing. The method uses relevant production data such as part type, production volume, routing sequence to make machine cells and part families for cell formation. A new similarity coefficient using weighted factors is introduced and an algorithm for formation of machine cells and part families is developed. A comparative study of two similarity coefficients - Gupta and seifoddini's method and proposed method - is conducted. A software program using TURBO C has been developed to verify the implementation.
This paper presents a similarity coefficient based approach to the problem of machine-part grouping for cellular manufacturing. The method uses relevant production data such as part type, production volume, routing sequence to make machine cells and part families for cell formation. A new similarity coefficient using weighted factors is introduced and an algorithm for formation of machine cells and part families is developed. A comparative study of two similarity coefficient methods, Gupta and Seifoddini's method and the proposed method, is conducted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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