Several different approaches and mechanisms are introduced to solve the UAV path planning problem. In this paper, we designed and implemented an agent-based simulation software using the Repast platform and Java Genetic Algorithm Package to examine an evolutionary path planning method by implementing and testing within the Repast environment. The paper demonstrates the life-cycle of an agent-based simulation software engineering project while providing a documentation strategy that allows specifying autonomous, adaptive, and interactive software entities in a Multi-Agent System. The study demonstrates how evolutionary path planning can be introduced to improve cognitive agent capabilities within an agent-based simulation environment.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.5B
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pp.397-404
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2006
As an increase in recent optical network-based IP services, GMPLS management framework becomes more important than ever before. In this paper, we propose the dynamic GMPLS path management algorithm, which can satisfy the users with their traffic engineering recovery requirements and find out the best backup service path under multiple link failures. To be more specific, we are deriving the soluble conditions of a backup path which is satisfied in a GMPLS network. In addition, through proposing the fast backup path selection algorithm, we can sufficiently satisfy a user's recovery requirement and minimally protect the suspension of the service against a link failure.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.5
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pp.215-221
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2010
Hopfield networks have been proposed as a new computational tool for finding the shortest path of networks. Zhang and Ali studied the method of finding shortest path by expended neurons of Hopfield networks. Ali Algorithm is well known as the tool with the neurons of branch numbers. Where a network grows bigger, it needs much more time to solve the problem by Ali algorithm. This paper modifies the method to find the synapse matrix and the input bias vector. And it includes the eSPN algorithm after proper iterations of the Hopfield network. The proposed method is a tow-stage method and it is more efficient to find the shortest path.The proposed method is verified by three sample networks. And it could be more applicable then Ali algorithm because it's fast and easy. When the cost of brach is changed, the proposed method works properly. Therefore dynamic cost-varing networks could be used by the proposed method.
GA(Genetic Algorithm)는 NP-Complete 도메인이나 NP-Hard 도메인 내의 문제들에 대해서 최적의 해를 찾기 위해서 많이 사용되어 지는 진화 컴퓨팅 방법 중 하나이다. 모바일 로봇 기술 중 경로계획은 NP-Complete 도메인 영역의 문제 중 하나로 이를 해결하기 위해서 Dijkstra 등의 그래프 이론을 이용한 연구가 많이 연구되었고 최근에는 GA등 진화 컴퓨팅 기법을 이용하여 최적의 경로를 찾는 연구가 많이 수행되고 있다. 그러나 모바일 로봇이 처리해야 될 공간 정보 크기가 증가함에 따라 기존 GA의 개체의 크기가 증가되어 게산 복잡도가 높아져 시간 지연등의 문제가 발생할 수 있다. 이는 모바일 로봇의 잠재적 오류로 발생될 수 있다. 공간 정보에는 동적이 장애물들이 예측 불허하게 나타 날 수 있는데 이것은 전역 경로 계획을 수립할 때 또한 반영되어야 된다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링 기법을 이용하여 장애물 밀집도 및 거리 정보를 기반으로 공간정보를 k개의 군집 공간으로 재분류하여 이를 기반으로 N*M개의 그리드 개체 집단을 생성하여 최적 경로계획을 수립하는 GA를 제시한다.
기존에 건설된 교통시설의 운영효율을 극대화하기 위한 지능형 교통체계의 한 분야인 ATIS는 도로를 이용하는 통행자에게 편리성을 제공하는 동시에 도로를 효율적으로 운영할 수 있는 정보체계이다. ATIS 체계하에서 통행자에게 신뢰성 있는 정보를 제공하기 위해서는 교차로서의 회전에 의한 지체를 정확하게 반영함은 물론이고 실시간으로 변화하는 교통상황을 반영할 수 있는 동적인 최단경로 탐색 알고리즘이 요구된다. 하지만 기존에 발표된 동적인 최단경로 탐색 알고리즘은 회전에 대한 정보를 반영하지 못하며 정적인 최단경로 탐색 알고리즘은 회전에 대한 정보를 반영하지 못하며 정적인 탐색알고리즘 조차 회전에 대한 정보를 정확히 반영하지 못한다. 본 연구에서는 이러한 이유에서 알고리즘 내부에서 회전을 반영하기 위해 수정형 덩굴망 알고리즘의 표지기법을 이용하여 동적인 최단경로 탐색알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 동적 최단경로 탐색 알고리즘은 정적인 상태의 수정형 덩굴망 알고리즘에 시간에 따라 변화하는 교통상황을 반영하기 위해 시간에 대한 변수를 추가하였다. 이렇게 해서 알고리즘은 시간대별로 변화하는 통행시간을 고려하여 최단 경로를 탐색하게 되며 출발시점을 기준으로 표지를 설정하여 모든 앞선 시간에 대해 경로를 고려하도록 하였다. 매 단계에서 전 노드를 추적하여 회전에 관한 정보를 반영하도록 하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 최단경로 탐색 알고리즘은 교차로에서의 회전에 대한 정보와 통행금지 등을 정확히 반영하며 실시간으로 변화하는 통행시간을 반영함으로써 신뢰성 있는 노선 정보를 ATIS를 이용하는 통행자들에게 제공하는데 활용될 수 있는 기법이다.적으로 세부적 차종분류로 접근한다.의 영향들을 고려함으로써 가로망 설계 과정에서 가로망의 상반된 역할인 이동성과 접근성의 비교가 가능한 보다 현실적인 가로망 설계 모형을 구축하고자 한다. 지금까지 소개된 가로망 설계모형들은 용량변화에 대한 설계변수의 형태에 따라 이산적 가로망 설계 모형과 연속적 가로망 설계모형으로 나뉘어지게 된다. 본 논문의 경우, 계산속도의 향상 측면에서는 연속적 가로망 설계 모형을 도입할 수 있지만, 이때 요구되는 도로용량이 이산적인 변수(차선 수)로 결정되어야만 신호제어 변수를 결정할 수 있기 때문에, 이산적 가로망 설계 모형이 사용된다. 하지만, 이산적 설계모형의 경우 조합최적화 문제이므로 정확한 최적해를 구하기 위해서는 상당한 시간이 소요되며, 경우에 따라서는 국부 최적해에 빠지게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우선 이상적 모형의 근사화, 혹은 조합최적화문제를 위해 개발된 Simulated Annealing기법의 적용, 연속적 모형의 변수를 이산화하는 방법 등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의 교차로 통행을 고려하는 perf
Cho Jae-Hyung;Kim Hyun-Soo;Choi Hyung-Rim;Park Nam-Kyu;Kim So-Yeon
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2006.05a
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pp.95-108
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2006
Because of rapid expansion of third party logistics, fierce competition in the transportation industry, and the diversification and globalization of transportation channels, an effective transportation planning by means of multimodal transport is badly needed. Accordingly, this study aims to suggest an optimal transport algorithm for the multimodal transport in the international logistics. Cargoes and stopovers can be changed numerously according to the change of transportation modes, thus being a NP-hard problem. As a solution for this problem, first of all, we have applied a pruning algorithm to simplify it, suggesting a heuristic algorithm for constrained shortest path problem to find out a feasible area with an effective time range and effective cost range, which has been applied to the Label Setting Algorithm, consequently leading to multiple Pareto optimal solutions. Also, in order to test the efficiency of the algorithm for constrained shortest path problem, this paper has applied it to the actual transportation path from Busan port of Korea to Rotterdam port of Netherlands.
This paper presents a fast and scalable re-routing algorithm that adapts to dynamically changing networks. The proposed algorithm integrates Dijkstra's shortest path algorithm with the genetic algorithm. Dijkstra's algorithm is used to define the predecessor array that facilitates the initialization process of the genetic algorithm. After that, the genetic algorithm re-searches the optimal path through appropriate genetic operators under dynamic traffic situations. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm produces routes with less traveling time and computational overhead than pure genetic algorithm-based approaches as well as the standard Dijkstra's algorithm for large-scale networks.
ATM 네트워크에서 다양한 트래픽을 특성과 QoS 요구사항을 갖는 멀티미디어 서비스의 종단간 품질을 만족시키면서 망 자원을 효율적으로 이용하기 위해서는 가상경로(virtual path : VP) 의 적절한 배치 및 대역 할당을 통한 논리적 망의 구성, 호 접속 시의 종적 경로 설정, 그리고 그와 연계된 효율적인 동적 대역 관리가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 새로운 호가 시도될 때 논리적 망의 설계에서 설정된 가상경로의 대역으로 호의 품질 요구사항을 만족 시킬수 없거나 또는 미리 설정해 놓은 가상경로연결(VP Connection) 이 존재하지 않을 경우에 물리적 링크의 잔여용량을 기반으로 적절한 가상경로를 선택하여 용량을 재조정하기 위한 최적 관리 모델로서 MHR (Minimum Hop Route), MCR(Maximum Capacity Route), 그리고 MRCR (MaxMin Residual Capacity Route)방식을 제안하고 이에 대한 최적화 정식을 제안하였다. 제안된 각 최적화 모델에 대한 해를 노드의 수가 m인 네트워크에서 O(m2)의 복잡도로 구할 수 있는 알고리즘을 제시하고 시뮬레이션을 통해 제안된 최적화 모델이 망의 성능에 미치는 영향을 평균 호 차단률 평균 이용 링크의 수 , 그리고 노드 쌍간의 호 차단률의 분산등에 의해 망 운용의 효율성과 공평성등을 비교분석하였다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.9
no.1
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pp.17-24
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2020
The traveling salesman problem is an algorithmic problem tasked with finding the shortest route that a salesman visits, visiting each city and returning to the started city. Due to the exponential time complexity of TSP, it's hard to implement on cases like amusement park or delivery. Also, TSP is hard to meet user's demand that is associated with multi-dimensional attributes like travel time, interests, waiting time because it uses only one attribute - distance between nodes. This paper proposed Top-n Skyline-Multi Dimension TSP to resolve formerly adverted problems. The proposed algorithm finds the shortest route faster than the existing method by decreasing the number of operations, selecting multi-dimensional nodes according to the dominance of skyline. In the simulation, we compared computation time of dynamic programming algorithm to the proposed a TS-MDT algorithm, and it showed that TS-MDT was faster than dynamic programming algorithm.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2013.07a
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pp.15-18
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2013
본 논문에서는 교통상황을 실시간으로 반영하여 최적의 이동경로를 제공하는 적응형 내비게이션 시스템을 제안한다. 본 시스템은 세 가지 요소로 구성되어있다. 첫 번째로 도로교통망 중 한 구획의 도로상황정보를 수집하고 공유하는 Traffic Control Center (TCC). 두 번째로 개별적인 도로나 교차로에 설치되어 차량으로부터 도로상황정보를 수집하는 Road Side Unit(RSU). 마지막으로 차량들 간의 망 형성을 위해서 사용되는 Dedicated Short Range Communications(DSRC)를 기반으로 차량에 설치된 단말기가 있다. DSRC를 기반으로 RSU와의 통신하는 단말기는 실시간 도로교통정보를 기반으로 운전자에게 최적의 경로를 제공한다. 이동속도와 같은 교통정보는 단말기에서 측정되고, RSU로 전송된다. RSU는 이 정보를 처리하여 해당 도로의 도로상황지수를 생성하고, 주기적으로 TCC에 전송한다. TCC는 RSU로부터 도로상황지수를 통합하여 TCC의 관할 구획의 모든 차량에 대해 도로교통정보를 만든다. 마지막으로 단말기는 효율적인 경로안내를 위해 최적의 경로를 도출하여 운전자에게 제공한다. 따라서 단말기, RSU, TCC간의 상호작용을 통해 AINS는 동적인 교통상황(정체, 교통사고 등)을 기반으로 새로운 형태의 적응형 지능 내비게이션을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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