The paper discusses the problem of finding the Origin-Destination(O-D) shortest paths in internodal transportation networks with time-schedule constraints. The shortest path problem on the internodal transportation network is concerned with finding a path with minimum distance, time, or cost from an origin to a destination using all possible transportation modalities. The time-schedule constraint requires that the departure time to travel from a transfer station to another node takes place only at one of pre-specified departure times. The scheduled departure times at the transfer station are the times when the passengers are allowed to leave the station to another node using the relative transportation modality. Therefore, the total time of a path in an internodal transportation network subject to time-schedule constraints includes traveling time and transfer waiting time. In this paper, a genetic algorithm (GA) approach is developed to deal with this problem. The effectiveness of the GA approach is evaluated using several test problems.
This paper presents a modified task structure of coupled-constraints consensus based bundle algorithm especially to resolve the cooperative transportation problem. The cooperative transportation mission has various types of constraints. A modified framework to generate activities and subtasks to solve time and task constraints of the transportation mission by using coupled-constraints consensus based bundle algorithm is suggested. In this paper modifications on task structure, reward function and arrival time calculation are suggested to handle the constraints of cooperative transportation mission.
출발시간제약이 존재하는 통합교통망의 최소시간경로탐색은 도착수단의 도착시간 수단간 환승시간, 대기시간 뿐만 아니라. 다음수단의 출발시간을 고려하는 것이 필요하다. 다수의 교통수단이 존재하는 통합교통망에서는 출발시간제약이 포함되는 경우가 매우 일반적인 현상이다. 이는 철도나 항공 등과 같은 대중교통노선들은 일정한 시간에 서비스를 제공하는 노선별 스케줄을 가지고 있기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 출발시간제약조건이 존재하는 통합교통망을 통행시간이 시간대에 따라 동적으로 변화하는 상황에서 K개의 경로를 탐색하는 알고리즘을 개발하고자 한다. 그리고, 이러한 알고리즘개발을 위하여 유입링크기반의 전체경로삭제방식을 확대 적용하는 방안을 제안하며, 사례연구를 통하여 알고리즘의 활용성을 검토한다.
Developing a public transportation guidance system requires the following aspects: (i) people may change transportation means not only within the same type but also among different modes such as between buses and subways, and (ii) the system should take into account the time taken in transfer from one mode to the other. This study suggest the framework for developing a public transportation guidance system that generates optimized paths in the transportation network of mixed means including buses, subways and other modes. For this study, the Genetic Algorithms are used to find the best routes that take into account transfer time and other servicetime constraints.
In today's rapidly changing business environment, quality of responsiveness to customer requirements for short order cycles and on time delivery is becoming more important and considered as one of critical success factors in supply chain management. Yet despite its importance on reducing transportation cost and improving customer service, little attention has been given to the transportation planning system in Korea SI industry. In this paper, we present development of transportation planning system especially to deal with vehicle routing problem which has the goal to minimize the costs of daily transportation operation and to maximize customer delivery service. The system architecture with other enterprise application is presented and real-world constraints are well incorporated into the system by combining constraints programming and meta heuristics.
As the applied fields of GIS are expanded to the transportation, developing internet-based applications for transportation information is getting attention increasingly. Most applications developed so far are primarily focused on guidance systems for owner-driven cars. Although some recent ones are devoted to public transportation systems, they show limitations in dealing with the following aspects: (i) people may change transportation means not only within the same type but also among different modes such as between buses and subways, and (ii) the system should take into account the time taken in transfer from one mode to the other. This study suggest the framework for developing a public transportation guidance system that generates optimized paths in the transportation network of mixed means including buses, subways and other modes. For this study, the Genetic Algorithms are used to find the best routes that take into account transfer time and other service-time constraints.
This paper considers an integrated inventory-distribution system with a fleet of heterogeneous vehicles employed where a single warehouse distributes a single type of products to many spatially distributed retailers to satisfy their dynamic demands and the product is provided to the warehouse via procurement ordering from any manufacturing plant or market The Problem is formulated as an Mixed Integer Programming with the objective function of minimizing the sum of inventory holding cost (at the warehouse and retailers), and transportation cost and procurement ordering cost at the warehouse, subject to inventory-balancing constraints, ordering constraints, vehicle capacity constraints and transportation time constraints. The problem is Proven to be NP-hard. Accordingly, a Lagrangean heuristic procedure is derived and tested for its effectiveness through computational experiments with some numerical instances.
최근 개발되고 있는 GIS 기반 교통경로 안내 시스템은 자가 운전자를 위한 시스템이 대부분이다. 대중 교통에 적용된 몇몇 사례들은 환승시에 고려해야 할 시간적 제약 요소들을 반영하고 있지 않아 한계점을 지니고 있다. 대중 교통을 위한 시스템 개발에는 - (1) 이용객들이 목적지까지 이동하면서 서로 다른 교통수단간에 환승할 수 있다는 사실과 (2) 환승 시에는 이동시간, 대기 시간 등의 환승소요 시간이 있다는 것 -이 반영되어야만 한다. 본 연구에서는 다수의 교통수단이 혼재된 대중교통 네트웍에서 최적의 경로를 산출하는 방안을 제시하였다. 시간제약과 기타 서비스 가용시간 등을 고려한 최적해 또는 이에 근사한 해를 찾기 위해 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 사용하였으며, 이를 GIS에서 구현하기 위한 데이터 구조를 제시하였다.
한국측량학회 2004년도 Korea-Russia Joint Conference on Geometics
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pp.59-63
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2004
As the applied fields of GIS are expanded to the transportation, developing internet-based applications for transportation information is getting attention increasingly. Most applications developed so far are primarily focused on guidance systems for owner-driven cars. Although some recent ones are devoted to public transportation systems, they show limitations in dealing with the following aspects: (i) people may change transportation means not only within the same type but also among different modes such as between buses and subways, and (ii) the system should take into account the time taken in transfer from one mode to the other. This study suggest the framework for developing a public transportation guidance system that generates optimized paths in the transportation network of mixed means including buses, subways and other modes. For this study, the Genetic Algorithms are used to find the best routes that take into account transfer time and other service-time constraints.
A ship scheduling model is presented for the raw material transportation problem with yard storage constraints in a steel mill. The problem is formulated as 0, 1 mixed integer programming considering such constraints as loading port conditions, ship size and hold capacity, unloading conditions, and yard storage space. In addition, inventory related constraints including safety stock are taken into consideration to support the continuous operations of steel making process. The proposed model has been implemented and applied successfully to a real world problem, and its results show the improvement of performance compared to the traditional method. For example, the arrival dates of ships are determined satisfying the constraints. The total inventory level is minimized at the stock yard as a result. Also, the safety inventory level is always kept at the planning stage, and the standard deviation of total inventory level is reduced significantly. Further research is expected to develop efficient heuristics to have a better response time for even larger scale problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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