In order to realize Intelligent Transport System (ITS) without any road facilities support, Inter-vehicle Communication (IVC) is increased attention. IVC makes it possible to exchange real-time information among vehicles without centralized infrastructure. The IVC systems use multi-hop broadcast to disseminate information. In this paper, we propose the improved AODV routing protocol based on location information. The proposed AODV routing protocol transmits Hello packet with location information to calculate the distance between nodes. Then it achieves fast link recovery. We confirm the throughput performance of the proposed AODV routing protocol compared with the AODV routing protocol using Qualnet ver.3.8 simulator.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.2
no.6
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pp.253-256
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2013
For the reliable delivery of safety-related information to vehicles in the VANET, a reliable VANET routing protocol is required. In this paper, we propose a routing protocol that works based on the road vehicle density information for fast and reliable communications among vehicles within the city environment VANET. In the proposed mechanism, each vehicle computes the road vehicle density by using beacon messages and the road information. Based on the road vehicle density information, each vehicle establishes a reliable route for packet delivery. Through the NS-2 based simulations, we compare our proposed mechanism with GPSR and show that our mechanism outperforms GPSR in terms of packet delivery success rate.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.35
no.2
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pp.150-159
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2009
The heterogeneous fleet vehicle routing problem(HVRP) is a variant of the classical vehicle routing problem in which customers are served by a heterogeneous fleet of vehicles with various capacities, fixed costs and variable costs. We propose a new conceptual HVRPCR(HVRP with customer restriction) model including additional customer restrictions in HVRP. In this paper, we develop hybrid particle swarm optimization(HPSO) algorithm with 2-opt and node exchange technique for HVRP. The solution representation is a n-dimensional particle for HVRP with N customers. The decoding method for this representation starts with the transformation of particle into a priority list of customer to enter route and limit of vehicle to serve each customer. The vehicle routes are then constructed based on the customer priority list and limit of vehicle to serve. The proposed algorithm is tested using 8 benchmark problems and it consistently produces high-quality solutions, including new best solutions. The numerical results show that the proposed algorithm is robust and efficient.
In this paper, we develop a planning system for the routing and scheduling of vehicles in pickup and delivery service such as door-to-door parcel service. Efficient routing and scheduling of vehicles is very important in pickup and delivery service. The routing and scheduling problem is a variation of vehicle routing problem which has various realistic constraints. We develop a heuristic algorithm based on tabu search to solve the routing and scheduling problem. We develop a routing and scheduling system installed the algorithm as a planning engine. The system manage the basic data and uses GIS data to make a realistic route plan.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.9A
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pp.882-888
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2010
Vehicular Ad-Hoc Networks (VANETs) using inter-vehicle communication can potentially enhance traffic safety and facilitate many vehicular applications. Therefore, this paper proposes an inter-vehicle routing protocol called Junction-Assisted Routing (JAR) that uses fixed junction nodes to create the routing paths for VANETs in city environments. JAR is a proactive routing protocol that uses the Expected Transmission Count (ETC) for the road segment between two neighbor junctions as the routing paths between junction nodes. Simulation results showed that the proposed JAR protocol could outperform existing routing protocols in terms of the packet delivery ratio and average packet delay.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2005.05a
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pp.52-58
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2005
In this paper, we address a real-world periodic vehicle routing problem with time windows (PVRPTW). In addition to the general requirements of single-day vehicle routing problem, each stop has required number of visits within a cycle period in PVRPTW. Thus, we need to determine optimized days of visit for each stop with consideration of the cycle-period days together. The problem also requires consistent vehicle assignment to the stops. We developed a clustering based 3-phase approach for this problem: 1) stop-route assignment, 2) stop-day assignment, and 3) stop sequencing within a single-day route. Using the approach, we could reduce the number of routes and improve the routing efficiency for several real-world problems.
Purpose - This paper discusses the heterogeneous fixed fleet vehicle routing problem with pick-up and delivery (HFFVRPPD), for vehicles with different capacities, fixed costs, and travel costs. Research Design, data, methodology - This paper made nine assumptions for establishing a mathematical model to describe HFFVRPPD. It established a practical mathematical model, and because of the non-deterministic polynomial-time hard (NP-hard), improved the traditional simulated annealing algorithm and tested a new algorithm using a certain scale model. Result - We calculated the minimum cost of the heterogeneous fixed fleet vehicle routing problem (HFFVRP) with a single task and, on comparing the results with the actual HFFVRP for the single task alone, observed that the total cost of HFFVRPPD reduced significantly by 46.7%. The results showed that the new algorithm provides better solutions and stability. Conclusions - This paper, by comparing the HFFVRP and HFFVRPPD results, highlights certain advantages of using HFFVRPPD in physical distribution enterprises, such as saving distribution vehicles, reducing logistics cost, and raising economic benefits.
The field of vehicle routing is currently growing rapidly because of many actual applications in truckload and less than truckload trucking, courier services, door to door services, and many other problems that generally hinder the optimization of transportation costs in a logistics network. The rapidly increasing number of customers in such a network has caused problems such as difficulty in cost optimization in terms of getting a global optimum solution in an acceptable time. Fast algorithms are needed to find sufficient solutions in a limited time that can be used for real time scheduling. In this paper, the nearest L-method (NLNM) is proposed to obtain a vehicle routing solution. String neighbors of different lengths were chosen, tested and compared. The applied de crossing procedure is meant to solve the routes by NLNM by giving a better solution and shorter computation time than that of NLNM with long string neighbors.
This paper addresses vehicle routing planning in freight container transportation systems where a number of loaded containers are to be delivered to their destination places. The system under consideration is static in that all transportation requirements are predetermined at the beginning of a planning horizon. A two-phased procedure is presented for freight container transportation. In the first phase, the optimal model is presented to determine optimal total time to perform given transportation requirements and the minimum of number of vehicles required. Based on the results from the optimal model, in the second phase, ASA(Accelerated Simulated Annealing) algorithm is presented to perform all transportation requirements with the least number of vehicles by improving initial vehicle routing planning constructed by greedy method. It is found that ASA algorithm has an excellent global searching ability through various experiments in comparison with existing methods.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.705-707
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2022
본 연구에서는 기존 차량 경로 문제(Vehicle Routing Problem)의 범위를 확장시켜 일반화된 차량 경로문제(Generalized Vehicle Routing Problem)를 제시하고, 이 문제를 해결하기 위한 강화학습 모델을 제안한다. 기존의 차량 경로 문제는 depot에서 각 node(또는 각 node에서 depot)의 단방향만 존재해 제한된 문제만을 해결할 수 있었다. 이 한계점을 극복하기 위해 depot을 제외한 모든 node가 서로 연결된 형태의 일반화된 차량 경로 문제를 정의하고 이를 해결하고자 한다. 차량 경로 문제는 NP-hard 문제로 최근에는 강화학습을 이용해 이를 해결하고자 하는 모델이 연구되고 있다. 본 연구에서는 새로 정의한 일반화된 차량 경로 문제를 해결하기 위한 강화학습 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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