Conventional shortest path searching a1gorithms are based on the partial searching method such as Dijsktra, Moore etc. The a1gorithms are effective to find a shortest path in mini-modal condition of a network. On the other hand, in multi-modal case they do not find a shortest path or calculate a shortest cost without network expansion. To copy with the problem, called Searching Area Problem (SAP), a global searching method is developed in this paper with Genetic Algorithm. From the results of two examples, we found that the a1gorithm is useful to solving SAP without network expansion.
This paper presents a study on a Dijkstra algorithm for shortest paths to destinations and a modified algorithm of Multicommodity Network Flow Problem Model with a network transformation for evacuation planning from railroad accident in a directed network.
본 연구에서 다루고자 하는 문제는 서비스시간 제약을 갖는 도시부 복합교통망에서의 기종점을 잇는 합리적인 최단경로를 탐색하고자 하는 것이다. 서비스시간 제약은 도시부 복합교통망에서의 현실성을 보다 더 사실적으로 표현하지만 기존의 알고리즘들은 이를 고려하지 않고 있다. 서비스시간 제약은 환승역에서 여행자가 환승차량을 이용해서 다른 지점으로 여행할 수 있는 출발시간이 미리 계획된 차량운행시간들에 의해 제한되어지는 것이다. 환승역에 도착한 여행자는 환승차량의 정해진 운행시간에서만 환승차량을 이용해서 다른 지점으로 여행할 수 있다. 따라서 서비스시간 제약이 고려되어지는 경우 총소요시간에는 여행시간과 환승대기시간이 포함되어지고, 환승대기시간은 여행자가 환승역에 도착한 시간과 환승차량의 출발이 허용되어지는 시간에 의존해서 변한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 링크기반의 최단경로탐색 알고리즘을 개발하였다. Dijkstra 알고리즘과 같은 전통적인 탐색법에서는 각 노드까지의 최단도착시간을 계산하여 각 노드에 표지로 설정하지만 제안된 알고리즘에서는 각 링크가지의 최단도착시간과 각 링크에서의 가장 빠른 출발시간을 계산하여 각 링크의 표지로 설정한다. 제안된 알고리즘의 자세한 탐색과정이 간단한 복합교통망에 대하여 예시되어진다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10a
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pp.613-615
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2001
최단경로 탐색에 있어서 출발지와 목적지 사이의 최단경로를 계산하는데 있어서 Label-Setting 알고리즘이 Label-Correcting 알고리즘보다 낫다고 믿어왔다. 하지만 특수한 경우에는 Label-Correcting 알고리즘이 GIS기반의 도로에서 더 좋은 결과를 보인다고 Benjamin의 논문에서 밝혔다[1]. 본 논문에서는 Label-Correcting 알고리즘인 Pallottino의 Graph Growth 알고리즘을 수정하여 One-to-One 최단경로탐색에 적합한 알고리즘을 제안한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.7
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pp.103-111
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2014
This paper proposes a modified algorithm that improves on Dijkstra's algorithm by applying it to purely two-way traffic paths, given that a road where bi-directional traffic is made possible shall be considered as an undirected graph. Dijkstra's algorithm is the most generally utilized form of shortest-path search mechanism in GPS navigation system. However, it requires a large amount of memory for execution for it selects the shortest path by calculating distance between the starting node and every other node in a given directed graph. Dijkstra's algorithm, therefore, may occasionally fail to provide real-time information on the shortest path. To rectify the aforementioned shortcomings of Dijkstra's algorithm, the proposed algorithm creates conditions favorable to the undirected graph. It firstly selects the shortest path from all path vertices except for the starting and destination vertices. It later chooses all vertex-outgoing edges that coincide with the shortest path setting edges so as to simultaneously explore various vertices. When tested on 9 different undirected graphs, the proposed algorithm has not only successfully found the shortest path in all, but did so by reducing the time by 60% and requiring less memory.
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.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.1186-1188
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2013
최근 소셜 네트워크의 등장과 기술의 발달로 인해 빅 데이터가 등장하였다. 특히, 소셜 네트워크나 웹 데이터 등과 같은 빅 데이터를 이용하는 애플리케이션이 많아지고 있다. 이러한 그래프 데이터는 크기가 매우 방대하여 인-메모리 기법을 통해 연산하기 어렵다. 최근 대용량 그래프 상에서 효율적인 최단 경로 탐색을 위해 부분 최단 경로를 저장하는 인덱스 테이블을 활용한 기법이 제안되었으나, 인덱스 참조율을 고려하지 않아 비효율적이다. 본 논문에서는 인덱스 참조율이 높은 노드의 차수를 이용한 k-차수 인덱스 테이블을 이용한 효율적인 최단 경로 탐색 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 거리 기반 인덱스를 이용한 기존의 기법에 비해 약 12% 정도 성능이 향상됨을 보였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.4
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pp.624-632
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2022
Relationship networks such as an interpersonal relationship network or navigation route search can be expressed in graph form. However, as the amount of data increase, there is a problem that it is difficult to search for the desired data when it is displayed on one screen. In this paper, we propose a visualization method for searching for people, searching for the shortest path between people, and using graphs to express an interpersonal relationship network with many nodes. Unlike the search for the shortest path in the routing table, the shortest path in the interpersonal relationship network should be changeable according to the intension or importance of the researcher or user who is analyzing it. To this end, the BFS algorithm was modified to apply the characteristics of the interpersonal relationship network. For the verification of the results, the data in the character relationship information of the Korean Classics DB in the Korean Classics Translation Institute was used.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06b
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pp.384-386
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2012
최근, 온라인 소셜 네트워크 서비스의 사용자가 크게 늘어나면서 온라인 사용자들의 특성을 연구하기위한 방안으로 소셜 네트워크 분석이 주목받고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법은 두 노드 사이의 최단경로를 계산해야하므로 계산 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 휴리스틱 탐색방법의 하나인 최상우선 탐색 방법을 온라인 소셜 네트워크에 적합하도록 수정한 최단경로 탐색 방법을 제안한다. 제안한 방법은 그래프에서 아크의 개수를 평가 값으로 사용하는 휴리스틱 함수를 사용하며 탐색의 효율성을 위하여 경사트리를 제거한 후 경로를 탐색한다. 그리고 검증을 위하여 약 16만 사용자로 구성된 실제 온라인 소셜 네트워크를 수집하여 너비우선 탐색 방법과 비교 실험을 하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 너비우선 탐색 방법에 비해 정확도는 80% 정도로 다소 떨어지지만 계산 속도가 약 7.4배 향상됨을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 다양하게 분석하는데 유용하다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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