CRUZ, Lívia Almada. Consultas kNN em redes dependentes do tempo. 2013. 75 f. Dissertação (Mestrado em ciência da computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2013. / Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-07-11T18:24:05Z No. of bitstreams: 1 2013_dis_lacruz.pdf: 6954650 bytes, checksum: fbf7280f2f781976bae6e4474c2c16c6 (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2016-07-20T11:52:58Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_dis_lacruz.pdf: 6954650 bytes, checksum: fbf7280f2f781976bae6e4474c2c16c6 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-20T11:52:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_dis_lacruz.pdf: 6954650 bytes, checksum: fbf7280f2f781976bae6e4474c2c16c6 (MD5) Previous issue date: 2013 / In this dissertation we study the problem of processing k-nearest neighbours (kNN)queries in road networks considering the history of traffic conditions, in particular the case where the speed of moving objects is time-dependent. For instance, given that the user is at a given location at a certain time, the query returns the k points of interest (e.g., gas stations) that can be reached in the minimum amount of time. Previous solutions to answer kNN queries and others common queries in road networks do not work when the moving speed in each road is not constant. Building efficient and correct approaches and algorithms and storage and access schemes for processing these queries is a challenge because graph properties considered in static networks do not hold in the time dependent case. Our approach uses the well-known A∗ search algorithm by applying incremental network expansion and pruning unpromising vertices. The goal is reduce the percentage of network assessed in the search. To support the algorithm execution, we propose a storage and access method for time-dependent networks. We discuss the design and correctness of our algorithm and present experimental results that show the efficiency and effectiveness of our solution. / Nesta dissertação foi estudado o problema de processar consultas kNN em redes de rodovias considerando o histórico das condições de tráfego, em particular o caso onde a velocidade dos objetos móveis depende do tempo. Dado que um usuário está em uma dada localização e em um determinado instante de tempo, a consulta retorna os k pontos de interesse (por exemplo, postos de gasolina) que podem ser alcançados em uma quantidade de tempo mínima considerando condições históricas de tráfego. Soluções anteriores para consultas kNN e outras consultas comuns em redes de rodovia estáticas não funcionam quando o custo das arestas (tempo de viagem) é dependente do tempo. A construção de estratégias e algoritmos eficientes e corretos, e métodos de armazenamento e acesso para o processamento destas consultas é um desafio desde que algumas das propriedades de grafos comumente supostas em estratégias para redes estáticas não se mantêm para redes dependentes do tempo. O método proposto aplica uma busca A∗ à medida que vai, de maneira incremental, explorando a rede. O objetivo do método é reduzir o percentual da rede avaliado na busca. Para dar suporte à execução do algoritmo, foi também proposto um método para armazenamento e acesso para redes dependentes do tempo. A construção e a corretude do algoritmo são discutidas e são apresentados resultados experimentais com dados reais e sintéticos que mostram a eficiência da solução.

CHUCRE, Mirla Rafaela Rafael Braga. K-nearest neighbors queries in time-dependent road networks: analyzing scenarios where points of interest move to the query point. 2015. 65 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação)-Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2015. / Submitted by Jonatas Martins (jonatasmartins@lia.ufc.br) on 2017-06-29T12:26:58Z No. of bitstreams: 1 2015_dis_mrrbchucre.pdf: 15845328 bytes, checksum: a2e4d0a03ca943372c92852d4bcf7236 (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2017-06-29T13:54:36Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_dis_mrrbchucre.pdf: 15845328 bytes, checksum: a2e4d0a03ca943372c92852d4bcf7236 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-29T13:54:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_dis_mrrbchucre.pdf: 15845328 bytes, checksum: a2e4d0a03ca943372c92852d4bcf7236 (MD5) Previous issue date: 2015 / A kNN query retrieve the k points of interest that are closest to the query point, where proximity is computed from the query point to the points of interest. Time-dependent road networks are represented as weighted graphs, where the weight of an edge depends on the time one passes through that edge. This way, we can model periodic congestions during rush hour and similar effects. Travel time on road networks heavily depends on the traffic and, typically, the time a moving object takes to traverse a segment depends on departure time. In time-dependent networks, a kNN query, called TD-kNN, returns the k points of interest with minimum travel-time from the query point. As a more concrete example, consider the following scenario. Imagine a tourist in Paris who is interested to visit the touristic attraction closest from him/her. Let us consider two points of interest in the city, the Eiffel Tower and the Cathedral of Notre Dame. He/she asks a query asking for the touristic attraction whose the path leading up to it is the fastest at that time, the answer depends on the departure time. For example, at 10h it takes 10 minutes to go to the Cathedral. It is the nearest attraction. Although, if he/she asks the same query at 22h, in the same spatial point, the nearest attraction is the Eiffel Tower. In this work, we identify a variation of nearest neighbors queries in time-dependent road networks that has wide applications and requires novel algorithms for processing. Differently from TD-kNN queries, we aim at minimizing the travel time from points of interest to the query point. With this approach, a cab company can find the nearest taxi in time to a passenger requesting transportation. More specifically, we address the following query: find the k points of interest (e.g. taxi drivers) which can move to the query point (e.g. a taxi user) in the minimum amount of time. Previous works have proposed solutions to answer kNN queries considering the time dependency of the network but not computing the proximity from the points of interest to the query point. We propose and discuss a solution 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 discuss the design and correctness of our algorithm and present experimental results that show the efficiency and effectiveness of our solution. / Uma consulta de vizinhos mais próximos (ou kNN, do inglês k nearest neighbours) recupera o conjunto de k pontos de interesse que são mais próximos a um ponto de consulta, onde a proximidade é computada do ponto de consulta para cada ponto de interesse. Nas redes de rodovias tradicionais (estáticas) o custo de deslocamento de um ponto a outro é dado pela distância física entre esses dois pontos. Por outro lado, nas redes dependentes do tempo o custo de deslocamento (ou seja, o tempo de viagem) entre dois pontos varia de acordo com o instante de partida. Nessas redes, as consultas kNN são denominadas TD-kNN (do inglês Time-Dependent kNN). As redes de rodovias dependentes do tempo representam de forma mais adequada algumas situações reais, como, por exemplo, o deslocamento em grandes centros urbanos, onde o tempo para se deslocar de um ponto a outro durante os horários de pico, quando o tráfego é intenso e as ruas estão congestionadas, é muito maior do que em horários normais. Neste contexto, uma consulta típica consiste em descobrir os k restaurantes (pontos de interesse) mais próximos de um determinado cliente (ponto de consulta) caso este inicie o seu deslocamento ao meio dia. Nesta dissertação nós estudamos o problema de processar uma variação de consulta de vizinhos mais próximos em redes viárias dependentes do tempo. Diferentemente das consultas TD-kNN, onde a proximidade é calculada do ponto de consulta para um determinado ponto de interesse, estamos interessados em situações onde a proximidade deve ser calculada de um ponto de interesse para o ponto de consulta. Neste caso, uma consulta típica consiste em descobrir os k taxistas (pontos de interesse) mais próximos (ou seja, com o menor tempo de viagem) de um determinado cliente (ponto de consulta) caso eles iniciem o seu deslocamento até o referido cliente ao meio dia. Desta forma, nos cenários investigados nesta dissertação, são os pontos de interesse que se deslocam até o ponto de consulta, e não o contrário. O método proposto para executar este tipo de consulta aplica uma busca A∗ à medida que vai, de maneira incremental, explorando a rede. O objetivo do método é reduzir o percentual da rede avaliado na busca. A construção e a corretude do método são discutidas e são apresentados resultados experimentais com dados reais e sintéticos que mostram a eficiência da solução proposta.

CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / Nesta dissertaÃÃo foi estudado o problema de processar consultas kNN em redes de rodovias considerando o histÃrico das condiÃÃes de trÃfego, em particular o caso onde a velocidade dos objetos mÃveis depende do tempo. Dado que um usuÃrio està em uma dada localizaÃÃo e em um determinado instante de tempo, a consulta retorna os k pontos de interesse (por exemplo, postos de gasolina) que podem ser alcanÃados em uma quantidade de tempo mÃnima considerando condiÃÃes histÃricas de trÃfego. SoluÃÃes anteriores para consultas kNN e outras consultas comuns em redes de rodovia estÃticas nÃo funcionam quando o custo das arestas (tempo de viagem) à dependente do tempo. A construÃÃo de estratÃgias e algoritmos eficientes e corretos, e mÃtodos de armazenamento e acesso para o processamento destas consultas à um desafio desde que algumas das propriedades de grafos comumente supostas em estratÃgias para redes estÃticas nÃo se mantÃm para redes dependentes do tempo. O mÃtodo proposto aplica uma busca A∗ à medida que vai, de maneira incremental, explorando a rede. O objetivo do mÃtodo à reduzir o percentual da rede avaliado na busca. Para dar suporte à execuÃÃo do algoritmo, foi tambÃm proposto um mÃtodo para armazenamento e acesso para redes dependentes do tempo. A construÃÃo e a corretude do algoritmo sÃo discutidas e sÃo apresentados resultados experimentais com dados reais e sintÃticos que mostram a eficiÃncia da soluÃÃo. / In this dissertation we study the problem of processing k-nearest neighbours (kNN)queries in road networks considering the history of traffic conditions, in particular the case where the speed of moving objects is time-dependent. For instance, given that the user is at a given location at a certain time, the query returns the k points of interest (e.g., gas stations) that can be reached in the minimum amount of time. Previous solutions to answer kNN queries and others common queries in road networks do not work when the moving speed in each road is not constant. Building efficient and correct approaches and algorithms and storage and access schemes for processing these queries is a challenge because graph properties considered in static networks do not hold in the time dependent case. Our approach uses the well-known A∗ search algorithm by applying incremental network expansion and pruning unpromising vertices. The goal is reduce the percentage of network assessed in the search. To support the algorithm execution, we propose a storage and access method for time-dependent networks. We discuss the design and correctness of our algorithm and present experimental results that show the efficiency and effectiveness of our solution.