This paper considers a routing and wavelength assignment problem (RWAP) for the implementation of efficient Wavelength Division Multiplexing all-optical mesh networks without wavelength conversion. For a given physical network and required connections, the solution to the RWAP consists in how to select a suitable path and wavelength among the many possible choices for each connection so that no two paths using the same wavelength pass through the same link, while minimizing the number of required wavelengths. We introduce an integer programming formulation of the RWAP, which has an exponential number of variables, and propose an algorithm to solve it based on the column generation technique. The proposed algorithm can yield high quality solutions and tight lower bounds at the same time. Though the proposed algorithm cannot guarantee optimal solutions, computational results show that the algorithm yields provably good solutions within a reasonable time.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.11a
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pp.599-617
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2006
A network model and a Genetic Algorithm(GA) is proposed to solve the simultaneous estimation of the trip distribution and traffic assignment from traffic counts in the congested networks in a logit-based Stochastic User Equilibrium (SUE). The model is formulated as a problem of minimizing the non-linear objective functions with the linear constraints. In the model, the flow-conservation constraints of the network are utilized to restrict the solution space and to force the link flows meet the traffic counts. The objective of the model is to minimize the discrepancies between the link flows satisfying the constraints of flow-conservation, trip production from origin, trip attraction to destination and traffic counts at observed links and the link flows estimated through the traffic assignment using the path flow estimator in the legit-based SUE. In the proposed GA, a chromosome is defined as a vector representing a set of Origin-Destination Matrix (ODM), link flows and travel-cost coefficient. Each chromosome is evaluated from the corresponding discrepancy, and the population of the chromosome is evolved by the concurrent simplex crossover and random mutation. To maintain the feasibility of solutions, a bounded vector shipment is applied during the crossover and mutation.
This paper presents an elastic demand stochastic user equilibrium traffic assignment that could not be easily tackled. The elastic demand coupled with a travel performance function is known to converge to a supply-demand equilibrium, where a stochastic user equilibrium (SUE) is obtained. SUE is the state in which all equivalent path costs are equal, and thus no user can reduce his perceived travel cost. The elastic demand SUE traffic assignment can be formulated based on a dynamic system, which is a means of describing how one state develops into another state over the course of time. Traditionally it has been used for control engineering, but it is also useful for transportation problems in that it can describe time-variant traffic movements. Through the Lyapunov Function Theorem, the author proves that the model has a stable solution and confirms it with a numerical example.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.6
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pp.1113-1119
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2008
In IP-USN for replacing the sensor network based on Zigbee by IP-based it, routing and the address assignment technique for sensor node are important focuses. But, there is a weak point in existing hierarchical routings. It is that all paths must be searched because the end node isn't considered. And the end node based muting is not sufficient in the mobile sensor network environment because it supports the only simple-path-search. Hereupon, this thesis suggests ComHRP(Complement HRP) that have the only merits of existing methods. The address assignment technique and search method are also proposed. ComHRP simplifies the organization of sensor networks and reduces network complexity. Also, It can efficiently deal with restructuring networks for the unpredictable ubiquitous sensor network feature.
In both deteministic user Optimal Traffic Assignment Model (UOTAM) and stochastic UOTAM, travel time, which is a major ccriterion for traffic loading over transportation network, is defined by the sum of link travel time and turn delay at intersections. In this assignment method, drivers actual route perception processes and choice behaviors, which can become main explanatory factors, are not sufficiently considered: therefore may result in biased traffic loading. Even though there have been some efforts in Stochastic UOTAM for reflecting drivers' route perception cost by assuming cumulative distribution function of link travel time, it has not been fundamental fruitions, but some trials based on the unreasonable assumptions of Probit model of truncated travel time distribution function and Logit model of independency of inter-link congestion. The critical reason why deterministic UOTAM have not been able to reflect route perception cost is that the route perception cost has each different value according to each origin, destination, and path connection the origin and destination. Therefore in order to find the optimum route between OD pair, route enumeration problem that all routes connecting an OD pair must be compared is encountered, and it is the critical reason causing computational failure because uncountable number of path may be enumerated as the scale of transportation network become bigger. The purpose of this study is to propose a method to enable UOTAM to reflect route perception cost without route enumeration between an O-D pair. For this purpose, this study defines a link as a least definition of path. Thus since each link can be treated as a path, in two links searching process of the link label based optimum path algorithm, the route enumeration between OD pair can be reduced the scale of finding optimum path to all links. The computational burden of this method is no more than link label based optimum path algorithm. Each different perception cost is embedded as a quantitative value generated by comparing the sub-path from the origin to the searching link and the searched link.
Networks-on-Chip (NoC) is emerging as a practical development platform for future systems-on-chip products. We propose an energy-efficient static algorithm which optimizes the energy consumption of task communications in NoCs with voltage scalable links. In order to find optimal link speeds, the proposed algorithm (based on a genetic formulation) globally explores the design space of NoC-based systems, including network topology, task assignment, tile mapping, routing path allocation, task scheduling and link speed assignment. Experimental results show that the proposed design technique can reduce energy consumption by 28% on average compared with existing techniques.
Native information provider(IP) anycast suffers from routing scalability issues and the lack of stateful communication support. For this reason, we propose architecture for scalable and transparent anycast services(ASTAS), a proxy-based architecture that provides support for stateful anycast communications, while retaining the transparency offered by native anycast. Dynamic resource assignment for each initiated session guarantees that a connection is established with the most suitable target server, based on network and server conditions. Traffic engineering in the overlay can be realized in an effective way due to the dissemination of aggregated state information in the anycast overlay. To minimize the total deployment cost for ASTAS architectures, we propose optimized proxy placement and path finding heuristics based on look-ahead information gathered in network nodes. Contrary to a regular integer linear program(ILP) formulation, these heuristics allow to optimize proxy placement in large networks. A use case on a European reference network illustrates that lower proxy costs enable proxy deployment closer to the end-users, resulting in a reduced network load.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1993.10a
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pp.12-19
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1993
In general, the line balancing problem is defined as of finding an assignment of the given jobs to the workstations under the precedence constraints given to the set of jobs. Usually, the objective is either minimizing the cycle time under the given number of workstations or minimizing the number of workstations under the given cycle time. In this paper, we present a new type of an assembly line balancing problem which occurs in an electronics company manufacturing home appliances. The main difference of the problem compared to the general line balancing problem lies in the structure of the precedence given to the set of jobs. In the problem, the set of jobs is partitioned into two disjoint subjects. One is called the set of fixed jobs and the other, the set of floating jobs. The fixed jobs should be processed in the linear order and some pair of the jobs should not be assigned to the same workstations. Whereas, to each floating job, a set of ranges is given. The range is given in terms of two fixed jobs and it means that the floating job can be processed after the first job is processed and before the second job is processed. There can be more than one range associated to a floating job. We present a procedure to find an approximate solution to the problem. The procedure consists of two major parts. One is to find the assignment of the floating jobs under the given (feasible) assignment of the fixed jobs. The problem can be viewed as a constrained bin packing problem. The other is to find the assignment of the whole jobs under the given linear precedence on the set of the floating jobs. First problem is NP-hard and we devise a heuristic procedure to the problem based on the transportation problem and matching problem. The second problem can be solved in polynomial time by the shortest path method. The algorithm works in iterative manner. One step is composed of two phases. In the first phase, we solve the constrained bin packing problem. In the second phase, the shortest path problem is solved using the phase 1 result. The result of the phase 2 is used as an input to the phase 1 problem at the next step. We test the proposed algorithm on the set of real data found in the washing machine assembly line.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.36C
no.4
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pp.17-29
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1999
This paper presents a high level synthesis method targeting low power consumption for data-dominated CMOS circuits (e.g., DSP). The high level synthesis is divided into three basic tasks: scheduling, resource and register allocation. For lower power scheduling, we increase the possibility of reusing an input operand of functional units. For a scheduled data flow graph, a compatibility graph for register and resource allocation is formed, and then a special weighted network is then constructed from the compatibility graph and the minimum cost flow algorithm is performed on the network to obtain the minimum power consumption data path assignment. The formulated problem is then solved optimally in polynomial time. This method reduces both the switching activity and the capacitance in synthesized data path. Experimental results show 15% power reduction in benchmark circuits.
In the context of multi-protocol label switching (MPLS) traffic engineering, this paper proposes a scalable constraintbased shortest path first (CSPF) routing algorithm with multiple QoS metrics. This algorithm, called the multiple constraint-based shortest path first (M_CSPF) algorithm, provides an optimal route for setting up a label switched path (LSP) that meets bandwidth and end-to-end delay constraints. In order to maximize the LSP accommodation probability, we propose a link weight computation algorithm to assign the link weight while taking into account the future traffic load and link interference and adopting the concept of a critical link from the minimum interference routing algorithm. In addition, we propose a bounded order assignment algorithm (BOAA) that assigns the appropriate order to the node and link, taking into account the delay constraint and hop count. In particular, BOAA is designed to achieve fast LSP route computation by pruning any portion of the network topology that exceeds the end-to-end delay constraint in the process of traversing the network topology. To clarify the M_CSPF and the existing CSPF routing algorithms, this paper evaluates them from the perspectives of network resource utilization efficiency, end-to-end quality, LSP rejection probability, and LSP route computation performance under various network topologies and conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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