• Title/Summary/Keyword: 최단경로 탐색알고리즘

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Development of Shortest Path Searching Network Reduction Algorithm (최단경로 탐색영역 축소 알고리즘 개발)

  • Ryu, Yeong-Geun
    • The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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    • v.12 no.2
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    • pp.12-21
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    • 2013
  • This study developed searching network reduction algorithm for reduce shortest path searching time. Developed algorithm is searching nodes that have the including possibility of less weights path than temporal path that consists minimum number of nodes and minimum sum of the straight line distances. The node that has the including possibility of shortest path is the node that the sum of straight line distance from start node and straight line distance to target node is less than the value that temporary path's weights divided by minimum weights units. If searching network reconstitutes only these nodes, the time of shortest path searching will be reduced. This developed algorithm has much effectiveness that start node and target node is close in large network.

Effective Route Finding for Alternative Paths using Genetic Algorithm (유전알고리즘을 이용한 효율적인 대체경로탐색)

  • 서기성
    • Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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    • 1998.03a
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    • pp.65-69
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    • 1998
  • 차량주행안내 시스템에서 경로 안내 기능은 사용자에게 출발지와 목적지간의 최단의 경로를 찾아 주는 역할을 수행한다. 그런데 최단경로를 찾는 문제도 중요하지만, 다음과 같이 최단 경로 이외에 대체경로가 필요한 경우가 자주 발생한다. 첫째, 목적지나 출발지가 유사한 차량에 대해서 복수개의 경로를 제시함으로써, 교통량을 분산시킬수 있어, 전체 도로망의 효율을 높일 수 있다. 둘째, 운전자의 선호도가 각기 다르기 때문에 이를 만족시키기 위해서는 복수개의 경로 제시가 필요하다. 본 연구에서는 대체경로의 적합성을 평가할수 있는 지표와 유전 알고리즘 기반의 효율적인 대체경로를 탐색 기법을 제시한다.

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A Point-to-Point Shortest Path Search Algorithm for Digraph (방향그래프의 점대점 최단경로 탐색 알고리즘)

  • Lee, Sang-Un
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.17 no.7
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    • pp.893-900
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    • 2007
  • This paper suggests an algorithm that improves the disadvantages of the Dijkstra algorithm that is commonly used in GPS navigation system, searching for the shortest path. Dijkstra algorithm, first of all, requires much memory for the performance of the algorithm. It has to carry out number of node minus 1, since it determines the shortest path from all the nodes in the graph, starting from the first node. Therefore, Dijkstra algorithm might not be able to provide the information on every second, searching for the shortest path between the roads of the congested city and the destination. In order to solve these problems, this paper chooses a method of searching a number of nodes at once by means of choosing the shortest path of all the path nodes (select of minimum weight arc in-degree and out-degree), excluding the departure and destination nodes, and of choosing all the arcs that coincide with the shortest path of the path nodes, from all the node outgoing arcs starting from the departure node. On applying the suggested algorithm to 14 various digraphs, we succeeded to search the shortest path. In addition, the result was obtained at the speed of 2 to 3 times faster than that of Dijkstra algorithm, and the memory required was less than that of Dijkstra algorithm.

Fast and Scalable Path Re-routing Algorithm Using A Genetic Algorithm (유전자 알고리즘을 이용한 확장성 있고 빠른 경로 재탐색 알고리즘)

  • Lee, Jung-Kyu;Kim, Seon-Ho;Yang, Ji-Hoon
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.18B no.3
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    • pp.157-164
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    • 2011
  • 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.

Development of a Modified Vine Building Shortest Path Algorithm for ATIS (ATIS를 위한 수정형 덩굴망 최단경로 탐색 알고리즘의 개발)

  • 김익기
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.16 no.2
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    • pp.157-167
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    • 1998
  • 건설된 도로를 효율적으로 이용하고, 통행자의 편리성을 향상시키기 위해 첨단 여행자 정보체계(ATIS)를 활용할 수 있다. ATIS 체계하에서 노선정보를 통행자에게 제공하기 위해서는 교차로에서의 회전으로 인한 지체를 정확하게 반영할 수 있는 효율적인 최단경로 알고리즘이 필요하다. 하지만 기존의 최단경로탐색 알고리즘은 좌회전 금지, U-turn, P-turn 등 교차로에서의 회전으로 인한 지체를 정확히 반영 못한다는 단점을 갖고 있다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 수정형 덩굴망 알고리즘을 재발하였다. 수정형 덩굴망 알고리즘은 노드표지(node labelling) 방법에 있어서는 기존의 덩굴망 알고리즘의 노드표지 방법과 개념적으로 동일하여 이용상의 편리성을 갖도록 하였으며, 최단경로 탐색기능에 있어서는 링크탐색알고리즘(혹은 링크표지기법)이 갖고 있는 장잠을 다 반영할 수 있는 기법으로 개발하였다. 수정형 덩굴망 알고리즘은 노드표지에 있어 특정 노드로 유입하는 방향에 따라 노드표지를 별도로 기록하였다. 따라서 교차로에서의 좌회전, 우회전 및 직진은 물론 U-turn의 경우에도 추가적인 절차 없이 현실적인 최단 경로를 탐색할 수 있도록 하였다. 또한 본 논문은 최단경로의 역추적 방법을 개선하여 좌회전 금지, U-turn, P-turn 및 기타 회전에 의한 지체등을 각 교차로마다 정확히 반영함으로써 비합리적인 최단경로가 추적되는 것을 근본적으로 차단하도록 하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 수정형 덩굴망 최단경로탐색 알고리즘은 교차로에서의 회전지체 및 회전금지를 현실적으로 잘 반영함으로써 정확한 노선정보를 요구하는 ATIS체계를 분석하는데 유용하게 활용될 수 있는 기법이다.장자료를 통해 구하기란 현실적으로 불가능하므로, 본 연구에서는 이러한 제약점을 극복할 수 있는 근사적인 지체시간을 계산하는 방법을 제시한 점에서 의미를 갖을 수 있다.수들은 직업의 선택이나 소득을 예측하기 위한 요소들로 포함될 수 없었다. 따라서 후속연구에서는 이를 보완해야 할 것이며, 최근 들어 우리 나라에서도 재택근무에 대한 관심이 대두되고 있으나 아직 개념정의나 그 중요성과 가치, 그리고 실태 파악과 같은 연구가 활발히 이루어지지 못하고 있으므로 이에 대한 심층적인 연구가 행해져야 할 것이다.d similar flower proceeding dates in all branches. but "Daepung" showed similar flower proceeding dates in all branches.est in HB. Mean period of wetting duration was in the order of DS>HB>MB, while the dew point depression was greatest in DS.ANCOVA, Pearson correlation을 이용하여 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 캠프 프로그램은 소아 당뇨병 환자의 자기 효능을 증진시키고 환자 역할 행위 이행을 높여주는데 효과적 이었다. 소아 당뇨병 환자의 자기 효능은 환자 역할 행위 이행과 순 상관 관계가 있어, 자기 효능이 증진될수록 환자 역할 행위 이행 정도가 높아졌다. 무조건 사주지 않는다(8.0%), 무조건 사준다(3.1%)로 식품광고에 나오는 식품 요구시 부모의 70.3%가 거절하는 것으로 나타났다. 거절 이유는 건강에 나쁘다는 것이 가장 큰 이유였으며 강남과 강북 어린이간에 유의적인 차이가 있었다

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A Combined Heuristic Algorithm for Preference-based Shortest Path Search (선호도 기반 최단경로 탐색을 위한 휴리스틱 융합 알고리즘)

  • Ok, Seung-Ho;Ahn, Jin-Ho;Kang, Sung-Ho;Moon, Byung-In
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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    • v.47 no.8
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    • pp.74-84
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    • 2010
  • In this paper, we propose a preference-based shortest path algorithm which is combined with Ant Colony Optimization (ACO) and A* heuristic algorithm. In recent years, with the development of ITS (Intelligent Transportation Systems), there has been a resurgence of interest in a shortest path search algorithm for use in car navigation systems. Most of the shortest path search algorithms such as Dijkstra and A* aim at finding the distance or time shortest paths. However, the shortest path is not always an optimum path for the drivers who prefer choosing a less short, but more reliable or flexible path. For this reason, we propose a preference-based shortest path search algorithm which uses the properties of the links of the map. The preferences of the links are specified by the user of the car navigation system. The proposed algorithm was implemented in C and experiments were performed upon the map that includes 64 nodes with 118 links. The experimental results show that the proposed algorithm is suitable to find preference-based shortest paths as well as distance shortest paths.

Development of One-to-One Shortest Path Algorithm Based on Link Flow Speeds on Urban Networks (도시부 가로망에서의 링크 통행속도 기반 One-to-One 최단시간 경로탐색 알고리즘 개발)

  • Kim, Taehyeong;Kim, Taehyung;Park, Bum-Jin;Kim, Hyoungsoo
    • The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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    • v.11 no.5
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    • pp.38-45
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    • 2012
  • Finding shortest paths on time dependent networks is an important task for scheduling and routing plan and real-time navigation system in ITS. In this research, one-to-one time dependent shortest path algorithms based on link flow speeds on urban networks are proposed. For this work, first we select three general shortest path algorithms such as Graph growth algorithm with two queues, Dijkstra's algorithm with approximate buckets and Dijkstra's algorithm with double buckets. These algorithms were developed to compute shortest distance paths from one node to all nodes in a network and have proven to be fast and efficient algorithms in real networks. These algorithms are extended to compute a time dependent shortest path from an origin node to a destination node in real urban networks. Three extended algorithms are implemented on a data set from real urban networks to test and evaluate three algorithms. A data set consists of 4 urban street networks for Anaheim, CA, Baltimore, MD, Chicago, IL, and Philadelphia, PA. Based on the computational results, among the three algorithms for TDSP, the extended Dijkstra's algorithm with double buckets is recommended to solve one-to-one time dependent shortest path for urban street networks.

Exploring the Optimal Path to Adjacent Multiple Waypoints based on Harmony Search algorithms (하모니서치 알고리즘 기반 인접 다중 경유지 최적 경로 탐색 기법)

  • Yeji Tak;Seungmin Park
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.07a
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    • pp.689-691
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    • 2023
  • 본 논문에서는 시작 노드와 목적지 노드 까지의 최단경로를 중점으로 가장 인접한 경유지를 선택하고 경유지가 다수일 경우 하모니서치 알고리즘을 통해 최적의 경로를 탐색하는 기법을 제안한다. 본 논문의 기법은 기존의 사용자의 현 위치에서 인접한 경유지를 추천해주는 시스템과 달리 목적지까지의 경로 전체에서 가장 인접한경유지를 선택해준다는 차별점이 있다. 그렇게 선택된 경유지들은 하모니서치 알고리즘을 사용하여 최적의 경로를 제안한다. 본 논문의 기법은 최단경로의 이탈을 최소화한 경유지 선택으로 거리, 시간, 비용적 측면에서 효율적이며 길을 헤매서 생기는 불필요한 지연을 최소화할 수 있다. 자율주행, 비행기, 선박, 드론 등 최적 경로 이탈시 큰 손실을 안기거나 위험한 시스템에 적용시 큰 효과를 거둘 수 있다.

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A Study On Bi-Criteria Shortest Path Model Development Using Genetic Algorithm (유전 알고리즘을 이용한 이중목적 최단경로 모형개발에 관한 연구)

  • 이승재;장인성;박민희
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.18 no.3
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    • pp.77-86
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    • 2000
  • The shortest path problem is one of the mathematical Programming models that can be conveniently solved through the use of networks. The common shortest Path Problem is to minimize a single objective function such as distance, time or cost between two specified nodes in a transportation network. The sing1e objective model is not sufficient to reflect any Practical Problem with multiple conflicting objectives in the real world applications. In this paper, we consider the shortest Path Problem under multiple objective environment. Wile the shortest path problem with single objective is solvable in Polynomial time, the shortest Path Problem with multiple objectives is NP-complete. A genetic a1gorithm approach is developed to deal with this Problem. The results of the experimental investigation of the effectiveness of the algorithm are also Presented.

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Performance Evaluation for One-to-One Shortest Path Algorithms (One-to-One 최단경로 알고리즘의 성능 평가)

  • 심충섭;김진석
    • Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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    • v.29 no.11
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    • pp.634-639
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    • 2002
  • A Shortest Path Algorithm is the method to find the most efficient route among many routes from a start node to an end node. It is based on Labeling methods. In Labeling methods, there are Label-Setting method and Label-Correcting method. Label-Setting method is known as the fastest one among One-to-One shortest path algorithms. But Benjamin[1,2] shows Label-Correcting method is faster than Label-Setting method by the experiments using large road data. Since Graph Growth algorithm which is based on Label-Correcting method is made to find One-to-All shortest path, it is not suitable to find One-to-One shortest path. In this paper, we propose a new One-to-One shortest path algorithm. We show that our algorithm is faster than Graph Growth algorithm by extensive experiments.