• Title/Summary/Keyword: 최적경로

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Ant Colony System Considering the Iteration Search Frequency that the Global Optimal Path does not Improved (전역 최적 경로가 향상되지 않는 반복 탐색 횟수를 고려한 개미 집단 시스템)

  • Lee, Seung-Gwan;Lee, Dae-Ho
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.14 no.1
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    • pp.9-15
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    • 2009
  • Ant Colony System is new meta heuristic for hard combinatorial optimization problem. The original ant colony system accomplishes a pheromone updating about only the global optimal path using global updating rule. But, If the global optimal path is not searched until the end condition is satisfied, only pheromone evaporation happens to no matter how a lot of iteration accomplishment. In this paper, the length of the global optimal path does not improved within the limited iterations, we evaluates this state that fall into the local optimum and selects the next node using changed parameters in the state transition rule. This method has effectiveness of the search for a path through diversifications is enhanced by decreasing the value of parameter of the state transition rules for the select of next node, and escape from the local optima is possible. Finally, the performance of Best and Average_Best of proposed algorithm outperforms original ACS.

Optimal Path Planning Algorithm for Visiting Multiple Mission Points in Dynamic Environments (동적 변화 환경에서 다중 임무점 방문을 위한 최적 경로 계획 알고리즘)

  • Lee, Hohyeong;Chang, Woohyuk;Jang, Hwanchol
    • Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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    • v.47 no.5
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    • pp.379-387
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    • 2019
  • The complexity of path planning for visiting multiple mission points is even larger than that of single pair path planning. Deciding a path for visiting n mission points requires conducting $n^2+n$ times of single pair path planning. We propose Multiple Mission $D^*$ Lite($MMD^*L$) which is an optimal path planning algorithm for visiting multiple mission points in dynamic environments. $MMD^*L$ reduces the complexity by reusing the computational data of preceding single pair path planning. Simulation results show that the complexity reduction is significant while its path optimality is not compromised.

3D Path-Planning for Weighted-Regions by Weighted-Octree Method (가중 8진트리를 이용한 가중치 지역에 대한 최적경로설정)

  • 임상석;이창규;황주영;박규호
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10b
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    • pp.440-442
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    • 1999
  • 본 논문에서는 가중치 3차원 공간을 가중치 8진트리를 이용하여 나타낸다. 가중치 8진트리는 가중치 영역을 계층적으로 나타내고 용이하게 분해능을 조절할 수 있게 한다. 즉 높은 가중치를 갖는 공간은 세밀하게 분해하고 낮은 가중치를 갖는 공간은 성길하게 분해하여 최적의 경로설정을 바른 시간에 할 수 있도록 한다. 이러한 8진트리를 바탕으로 하여 최적 경로 설정하는 종합틀(Framework)을 제시하고 실험을 통하여 그 결과를 제시한다.

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Moving Pattern Mining Algorithm of Moving Object for Support of Optimal Path Service (최적 경로 서비스 지원을 위한 이동 객체의 이동 패턴 탐사 알고리즘)

  • Ko, Hyun;Kim, Kwang-Jong;Lee, Yon-Sik
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2006.11a
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    • pp.413-416
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    • 2006
  • 최근 위치 측위 기술의 발달 및 GPS 기술의 상용화로 인해 무선 통신 기기의 보급이 증가하면서 다양한 위치 기반 서비스 개발을 위한 노력이 활발히 진행되고 있다. 사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동 객체의 위치 이동 데이터로부터 의미있는 지식인 유용한 패턴을 추출하기 위한 시간 패턴 탐사가 필요하다. 기존의 시간 패턴 탐사 기법들 중 일부는 이동 객체의 시간에 따른 공간 속성들의 변화를 충분히 고려하지 못하거나 또는 시공간 속성을 동시에 고려한 패턴 탐사는 가능하나 전체 이동 패턴들 중 추출하고자 하는 패턴에 반드시 포함되어야 하는 공간 정보에 대한 제약이 없어 특정 지점들 사이의 최적 이동 경로 탐색 문제나 단위기간 동안 이동 객체가 순회해야 지점들에 대한 스케줄링 경로 예측 문제 등에 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이동 객체의 위치 이력 데이터들에 대한 시공간 속성들을 고려하여 다양한 이동 패턴들 중 객체의 최적 이동 경로에 해당하는 패턴을 탐색하기 위한 새로운 시간 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 위치 데이터들 중 객체가 가장 빈번하게 이동한 경로를 탐색하여 최적 경로를 결정하는 알고리즘으로, 공간 추상 계층의 각 계층별 영역 내 포함여부를 고려한 위치 일반화를 수행하여 보다 효과적으로 이동 패턴을 탐색할 수 있다.

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The optimum routing recovery method in scalable mobile Ad-hoc networks (대규모 이동 애드 혹 네트워크에서 최적 경로 복구 방법)

  • Lee Kwan-Jae;Park Sung-Yong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.1199-1202
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    • 2006
  • 대규모 무선 이동 Ad-hoc 네트워크 환경에서는 고정 인프라가 구축된 이동통신 시스템과는 달리 노드의 이동, 에너지 문제 및 에러 등 예외적인 상황 변화로 인한 문제가 다른 네트워크에 비해 잦은 문제가 발생 할 수 있다. 네트워크 환경에 따른 적합한 경로 설정 알고리즘을 선택하고 소스 노드에서 목적지 노드로의 패킷 전송을 위한 경로 설정 후 에러 발생 시 사라진 경로 복구를 위한 최적 경로 재설정 방법 및 효율적 전송 방법을 제안한다. 대규모 이동 노드로 구성된 Ad-hoc 네트워크에서 효율적인 전송 프로토콜인 DSR 라우팅 프로토콜을 이용하고, 에러 발생으로 인한 경로 재설정 시 빠른 경로 복구를 위한 제안된 경로 재설정 방법을 통하여 패킷 전송 지연을 최소화 할 수 있다. 제안된 경로 재설정 방법은 규모가 클수록 기존 방법보다 효과가 큰 경로 재설정 방법이다.

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A Neural Network-based Routing Algorithm With an Improved Energy Function (개선된 에너지 함수를 가지는 신경망 기반의 라우팅 알고리즘)

  • Park, Dong-Chul;Keum, Kyo-Reen
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.30 no.2B
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    • pp.21-26
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    • 2005
  • A routing algorithm using the Hopfield Neural Netork (HNN) is proposed in this paper. The proposed algorithm modifies the energy function for achieving the optimality of the solution and higher convergence rate. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms convensional methods both in optimality and convergence.

A Heuristic Algorithm for Vehicle Routing Problem with Customer's Service Level (고객의 서비스 수준을 고려한 차량경로문제의 발견적 해법)

  • Choi, Kang-Hwa
    • 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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    • 2007.11a
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    • pp.673-678
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    • 2007
  • 본 연구는 지리학적으로 산재해 있는 다양한 수요지점을 서비스할 수 있는 차량경로모델을 개발한다. 즉 다양한 수요지점을 구역으로 분할하여 각 수요지점의 수요량과 서비스 레벨을 고려하여 최적차량 운송계획 모형을 개발하는 데 있다. 본 연구 방법에서 사용된 접근 방법으로 먼저 단일 출발점에서 각 수요지점의 수요조건을 만족하는 범위 내에서 최소의 운반 거리 및 수요 조건을 만족하도록 각 서비스 지역을 할당하는 Clustering Algorithm을 개발하여 단일 구역별 최적의 이동 경로를 개발하였다. 그리고 각 수요지점별 수요량의 평균과 표준편차를 고려하여 새로운 Saving Algorithm을 기반으로 하여 운송 가능한 차량별 수요지점을 할당하였다. 또한 각 차량경로 구역별 서비스 레벨을 고려한 개선된 알고리즘을 사용하여 차량경로 문제의 근본적인 목적인 이동 거리(비용, 시간)의 최소화와 고객서비스 극대화를 동시에 달성하기 위한 최적 차량 운송 계획 모델을 개발하였다. 마지막으로 수치적 예제를 통해 본 연구에서 사용된 모델들과 기존 모델들과의 비교를 수행하였다.

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An Optimal Route Selection for Improving Energy Efficiency in TORA (TORA에서 에너지 효율성을 향상시키기 위한 최적 경로 선택 기법)

  • Seo, Jae-Hyun;Kim, Yong-Hyuk
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2011.06a
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    • pp.355-358
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    • 2011
  • 무선 센서 네트워크의 효율적인 에너지 사용은 무선 센서 네트워크의 수명과 관련된 중요한 요소이다. 무선센서 네트워크의 역동적인 환경에서는 전력량, 간섭 요소를 고려한 신호의 세기, 노드간의 거리 등의 특성을 고려하여 최적의 경로를 선택하는 것은 에너지 사용량에 많은 영향을 준다. TORA(Temporally-Ordered Routing Algorithm)는 이동성이 심한 무선 네트워크 환경에 적합하게 설계되어 있고 다중경로를 이용하여 링크 단절 시 빠른 복구가 가능한 장점이 있지만, 네트워크 생존의 측면에서 전력 사용의 효율성을 개선 및 보완할 필요가 있다. 본 논문에서는 TORA의 다중 경로 중에서 최적의 경로를 선택하는 방법에 대해서 논하고자 한다.

Performance Evaluation of Short-cut Tunneling Schemes in Optimized Path Method over Mobile IP Networks (이동 IP의 최적경로 방식에서 단거리 터널링 기법의 성능평가)

  • 변태영;이경훈
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.8 no.1
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    • pp.65-73
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    • 2004
  • In this paper, we propose a tunnel establishment scheme using Next Hop Resolution Protocol over mobile IP networks, which consist of LAN-based IP networks and ATM-based IP networks. As a basic idea, we use the shortest path algorithm to establish a short-cut tunnel between HA and FA. Also, we classify methods for establishing a short-cut tunnel into four cases considering the locations of HA, FA, CN and MN. To confirm the advantages of our schemes, which deliver packets using short-cut tunnel in optimized path method over mobile IP networks, we performed mathematical analysis and simulation, compared proposed schemes with existing IP routing method in terms of transmission delay between CN and MN. The simulation results show that our scheme have superior performance to that of existing IP routing mechanism, because the store-and-forward delay which occurred in IP routing mechanism is considerably reduced in short-cut tunnel over ATM networks.

Study on the Shortest Path by the energy function in Hopfield neworks (홉필드 네트웍에서 에너지 함수를 이용한 최적 경로 탐색에 관한 연구)

  • Ko, Young-Hoon;Kim, Yoon-Sang
    • 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.