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Title in Portuguese: Nearest neighbors with operating time constraints and optimal sequenced route queries in time-Dependent road networks
Title: Nearest Neighbors with Operating Time Constraints and Optimal Sequenced Route Queries in Time-Dependent Road Networks
Author: Costa, Camila Ferreira
Advisor(s): Machado, Javam de Castro
Co-advisor(s): Macêdo, José Antônio Fernandes de
Nascimento, Mário Antonio do
Keywords: Ciência da computação
Processamento de consultas espaciais
Redes dependentes do tempo
Rotas ótimas
Tempo para serviço
Optimal sequenced route
Processing spatial queries
Time-Dependent Networks
Time to service
Issue Date: 2014
Citation: COSTA, Camila Ferreira. Nearest Neighbors with Operating Time Constraints and Optimal Sequenced Route Queries in Time-Dependent Road Networks. 2014. 74 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Ceará, Centro de Ciências, Departamento de Computação, Fortaleza-CE, 2014.
Abstract in Portuguese: Nesta dissertação nós estudamos os problemas de processar uma variação de consulta de vizinhos mais próximos e de planejamento de rotas em redes viárias dependentes do tempo. Diferentemente de redes convencionais, onde o custo de deslocamento de um ponto a outro é geralmente dado pela distância física entre esses dois pontos, uma rede dependente do tempo representa de forma mais realista o custo de realizar esse deslocamento, considerando o histórico das condições de tráfego. Mais especificamente, o tempo que um objeto móvel leva para percorrer uma via em tal rede depende do tempo de partida. Por exemplo, o tempo para se deslocar de um ponto a outro em grandes centros durante os horários de pico, quando o tráfego é intenso e as ruas estão congestionadas, é muito maior do que em horários normais. Dentro do contexto apresentado, primeiramente nós estudamos o problema de encontrar k pontos de interesse, como por exemplo, museus ou restaurantes, nos quais um usuário pode começar a ser servido o mais rápido possível. Em outras palavras, nós buscamos minimizar a soma do tempo de viagem até um ponto de interesse mais o tempo de espera até que ele abra, caso esteja fechado. Trabalhos anteriores tratam do problema de encontrar os k vizinhos mais próximos em redes dependentes do tempo, porém, eles não levam em consideração o horário de funcionamento dos pontos de interesse. Desta forma, a consulta abordada nesses trabalhos pode retornar pontos de interesse que estão mais próximos do usuário, considerando um dado tempo de partida, mas que podem demorar para abrir, fazendo com que o usuário espere por muito tempo. Nós propomos e discutimos três soluções para essa consulta que são baseadas em um algoritmo de expansão incremental da rede previamente proposto na literatura e usam o algoritmo de busca A* equipado com funções heurísticas adequadas para cada solução. Com o uso do algoritmo A*, nós visamos reduzir o percentual da rede avaliado na busca, evitando expandir vértices que oferecem uma baixa probabilidade de alcançar nosso objetivo. Também apresentamos resultados experimentais que comparam o número de acessos ao disco exigido em cada solução em relação a alguns parâmetros diferentes e que indicam em que casos deve-se optar por cada solução. Na segunda consulta, nós visamos encontrar a rota ótima que conecta uma dada origem a um dado destino e que passa por uma série de pontos de interesse pertencentes a categorias determinadas pelo usuário em uma certa ordem também especificada pelo usuário. Esse tipo de consulta é conhecida como OSR, do inglês, Optimal Sequenced Route, na literatura. Como exemplo, considere que alguém está indo do trabalho para casa e no seu caminho deseja passar em um banco para sacar dinheiro e depois ir a um restaurante para jantar. Embora existam vários bancos e restaurantes em uma cidade, uma consulta OSR deve procurar pelo banco e pelo restaurante que minimizam o custo da viagem do trabalho para casa. Trabalhos anteriores propuseram soluções para consultas OSR em redes com arestas de custo fixo, mas nenhum deles considerou que esse custo pode variar de acordo com o tempo de partida. Nós propomos uma solução ótima para esse problema que, assim como as abordagens propostas para o problema anterior, expande a rede incrementalmente e usa o algoritmo A* para guiar essa expansão. Além disso, como uma consulta OSR em redes viárias tende a re-expandir um número muito grande de vértices, nós incorporamos à essa solução um esquema para reduzir o número de re-expansões. Nós também apresentamos resultados experimentais que mostram a eficiência dessa solução em comparação com uma solução de base que foi obtida a partir da estensão de um algoritmo anteriormente proposto na literatura. Todos os experimentos foram realizados em redes sintéticas.
Abstract: In this thesis we study the problems of processing a variation of nearest neighbors and of routing planning queries in time-dependent road networks, i.e., one where travel time along each edge is a function of the departure time. We first study the problem of finding the k points of interest (POIs), for example, museums or restaurants, in which a user can start to be served in the minimum amount of time, accounting for both the travel time to the POI and the waiting time there, if it is closed. Previous works have proposed solutions to answer k-nearest neighbor queries considering the time dependency of the network but not the operating times of the points of interest. We propose and discuss three solutions to this type of query which are based on the previously proposed incremental network expansion and use the A* search algorithm equipped with suitable heuristic functions. We also present experimental results comparing the number of disk access required in each solution with respect to a few different parameters. In the second query, we aim at finding the optimal route that connects a origin to a destination and passes through a number of POIs in a specific sequence imposed on the categories of the POIs. Previous works have addressed this problem, but they do not consider the time dependency of the network. We propose an optimal sequenced route query algorithm which performs an incremental network expansion adopting an A* search. Furthermore, as an OSR query on road network tends to re-expand an extremely large number of nodes, we propose a scheme to reduce the re-expansions. For comparison purposes, we also present a baseline solution which was obtained by extending the previously proposed progressive neighbor exploration algorithm to cope with the time-dependent problem. We performed experiments in synthetic networks comparing the proposed solutions according to the number of expanded vertices in the search and the processing time of the queries.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/17470
metadata.dc.type: Dissertação
Appears in Collections:DCOMP - Dissertações defendidas na UFC

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