Given a directed network, a designated arc, and lowers and upper bounds for the distance of each arc, the preprocessing shortest path problem Is a decision problem that decides whether there is some choice of distance vector such that the distance of each arc honors the given lower and upper bound restriction, and such that the designated arc is on some shortest path from a source node to a destination notre with respect to the chosen distance vector. The preprocessing shortest path problem has many real world applications such as communication and transportation network management and the problem is known to be NP-complete. In this paper, we develop an algorithm that solves the problem using the structural properties of shortest paths.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.18
no.33
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pp.29-37
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1995
An Automated Storage/Retrieval Systems(AS/RS) has been gradually emphasized because of the change of production and distribution environment. This paper develops algorithm and Shortest Distance Model that can reduce the traveling time of a stacker crane for efficient operation of AS/RS. In order to reduce the traveling time of a stacker crane, we determine the order processing and then the sequencing of storage/retrieval for each item. Order processing is determined based on the SPT(Shortest Processing Time) concept considering a criterion of retrieval coordinate. The sequencing of storage/retrieval is determined based on the Shortest Distance Model by using a modified SPP(Shortest Path Problem) of network problem. A numerical example is provided to illustrate the developed algorithm and Shortest Distance Model.
The object of this paper is to develop the shortest path algorithm. The existing shortest path algorithm models are developed while considering travel time and travel distance. A few problems occur in these shortest path algorithm models, which have paid no regard to cognition of users, such as when user who doesn't have complete information about the trip meets a strange road or when the route searched from the shortest path algorithm model is not commonly used by users in real network. This paper develops a shortest path algorithm model to provide ideal route that many people actually prefer. In order to provide the ideal shortest path with the consideration of travel time, travel distance and road cognition, travel time is predicted by using Kalman filtering and travel distance is predicted by using GIS attributions. The road cognition is considered by using space data of GIS. Optimal routes provided from this paper are shortest distance path, shortest time path, shortest path considering distance and cognition and shortest path considering time and cognition.
Typically, a smart car is equipped with access to the Internet and a wireless local area network. Moreover, a smart car is equipped with a global positioning system (GPS) based navigation system that presents a map to a user for recommending the shortest path to a desired destination. This paper presents the design and implementation of a real-time shortest path search system for directed and dynamic roads. Herein, we attempt to simulate real-world road environments, while considering changes in the ratio of directed roads and in road conditions, such as traffic accidents and congestions. Further, we analyze the effect of the ratio of directed roads and road conditions on the communication cost between the server and vehicles and the arrival times of vehicles. In this study, we compare and analyze distance-based shortest path algorithms and driving time-based shortest path algorithms while varying the number of vehicles to search for the shortest path, road conditions, and ratio of directed roads.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.9
no.5
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pp.1311-1318
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2008
This study aims at proposing a method to guide people to the most efficient route in an emergency through addressing the limitations of the existing research and providing a solution. Most of the existing intelligent guidance system tend to guide people to the shortest-distance path to the exit. A problem lies to the fact that the shortest-distance path doest not gurantee the most efficient way of evacuation. Rather than taking the shortest-distance path, this research proposes a way of taking the shortest-time path by introducing a real time loop sensor.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.12
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pp.135-144
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2020
In graph theory, the least-cost path is discovered by searching the shortest path between a start node and destination node. The least cost is calculated as a one-dimensional value that represents the difference in distance or price between two nodes, and the nodes and edges that comprise the lowest sum of costs between the linked nodes is the shortest path. However, it is difficult to determine the shortest path if each node has multiple attributes because the number of cost types that can appear is equal to the number of attributes. In this paper, a shortest path search scheme is proposed that considers multiple attributes using the Euclidean distance to satisfy various user requirements. In simulation, we discovered that the shortest path calculated using one-dimensional values differs from that calculated using the Euclidean distance for two-dimensional attributes. The user's preferences are reflected in multi attributes and it was different from one-dimensional attribute. Consequently, user requirements could be satisfied simultaneously by considering multiple attributes.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.11
no.1
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pp.105-114
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2009
Recently, location-based services which provides k nearest POIs, e.g., gas stations, restaurants and banks, are essential such applications as telematics, ITS(Intelligent Transport Systems) and kiosk. For this, the Voronoi Diagram k-NN(Nearest Neighbor) search algorithm has been proposed. It retrieves k-NNs by using a file storing pre-computed network distances of POIs in Voronoi diagram. However, this algorithm causes the cost problem when expanding a Voronoi diagram. Therefore, in this paper, we propose an algorithm which generates a matrix of the shortest distance between border points of a Voronoi diagram. The shortest distance is measured each border point to all of the rest border points of a Voronoi Diagram. To retrieve desired k nearest POIs, we also propose a k-NN search algorithm using the matrix of the shortest distance. The proposed algorithms can m inim ize the cost of expanding the Voronoi diagram by accessing the pre-computed matrix of the shortest distances between border points. In addition, we show that the proposed algorithm has better performance in terms of retrieval time, compared with existing works.
Recently, as the use of real time traffic information of a car navigation system increases rapidly with the development of Intelligent Transportation Systems (ITS), path search is getting more important. Previous algorithms, however, are mostly for the shortest distance searching and provide route information using static distance and time information. Thus they could not provide the most optimal route at the moment which changes dynamically according to traffic. Accordingly, in this study, Semantic Shortest Path algorithm with Reduction ratio & Distance(SSP_RD) is proposed to solve this problem. Additionally, a routing model based on velocity reduction ratio and distance and a dynamic route link map are proposed.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.1085-1092
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2022
Travel distance is a parameter mainly used in the objective function of Construction Site Layout Planning (CSLP) automation models. To obtain travel distance, common approaches, such as linear distance, shortest-distance algorithm, visibility graph, and access road path, concentrate only on identifying the shortest path. However, humans do not necessarily follow one shortest path but can choose a safer and more comfortable path according to their situation within a reasonable range. Thus, paths generated by these approaches may be different from the actual paths of the workers, which may cause a decrease in the reliability of the optimized construction site layout. To solve this problem, this paper adopts reinforcement learning (RL) inspired by various concepts of cognitive science and behavioral psychology to generate a realistic path that mimics the decision-making and behavioral processes of wayfinding of workers on the construction site. To do so, in this paper, the collection of human wayfinding tendencies and the characteristics of the walking environment of construction sites are investigated and the importance of taking these into account in simulating the actual path of workers is emphasized. Furthermore, a simulation developed by mapping the identified tendencies to the reward design shows that the RL agent behaves like a real construction worker. Based on the research findings, some opportunities and challenges were proposed. This study contributes to simulating the potential path of workers based on deep RL, which can be utilized to calculate the travel distance of CSLP automation models, contributing to providing more reliable solutions.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.338-340
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2021
Among the recent natural disasters, flood damage is concentrated in the summer, leading to casualties or property damage due to the typhoon's rainy season. Much research is being done to reduce this damage. In this paper, we design and implement a system that detects paths and provides them to users using shortest-distance algorithms in the event of such sudden flooding. The proposed system uses QGIS to detect paths using topographical data that generated tracks and pointers. In addition, other shortest paths are detected and provided to users when sudden flooding occurs during evacuation to routes detected through scenarios. Therefore, it is assumed that the proposed system will allow users to safely evacuate from the risk of future disaster safety accidents.
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