U-turn and P-turn as well as left-turn restriction exist in real traffic network. the optimal route should be selected for considering these using shortest path algorithms. But, the traditional algorithms have some limitations to use for considering there. The objective of this paper is to modify Dijkstra algorithm in order to find the optimal path in real traffic network. The continuous three nodes are used to check turn-restrictions and exclude these from and optimal path. A virtual connection is used to consider U-turn and P-turn.
This study is concerned with developing a heuristic for a web-based vehicle routing problem using mixed genetic algorithm(VRPMGA) which determines each vehicle route in order to minimize the transportation costs, subject to meeting the demands of all delivery points. VRP is known to be NP-hard, and it needs a lot of computing time to get the optimal solution, so that heuristics are more frequently developed than optimal algorithms. This study aims to develop a mixed genetic algorithm by partitioned strategy which can give a good solution in comparatively brief time. The good features of the VRPMGA are, fristly, the ability of early convergence and, secondly, the capability of producing multiple, alternative, and near-optimal solutions. The VRPMGA is a useful algorithm that can be appliable to VRP and TSP. Finally, the computational test were performed using the benchmark problems and the proposed heuristic is compared with the other existing algorithms (COSA). The result of computational tests shows that proposed heuristic gives good solutions, in much shorter time, which are same as the best known solutions in the pervious research.
In this paper, an optimal identification method using fuzzy-neural networks is proposed for modeling of nonlinear complex systems. The proposed fuzzy-neural modeling implements system structure and parameter identification using the intelligent schemes together with optimization theory, linguistic fuzzy implication rules, and neural networks(NNs) from input and output data of processes. Inference type for this fuzzy-neural modeling is presented as simplified inference. To obtain optimal model, the learning rates and momentum coefficients of fuzz-neural networks(FNNs) and parameters of membership function are tuned using genetic algorithm(GAs). For the purpose of its application to nonlinear processes, data for route choice of traffic problems and those for activated sludge process of sewage treatment system are used for the purpose of evaluating the performance of the proposed fuzzy-neural network modeling. The show that the proposed method can produce the intelligence model w th higher accuracy than other works achieved previously.
Park, JunMan;Kang, KiBeom;Jwa, JeongWoo;Won, JoongHie
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제10권2호
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pp.13-18
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2018
Drones are controlled by the remote pilot from the ground stations using the radio control or autonomously following the pre-programmed flight plans. In this paper, we develop a method and an optimal path search system for providing 3D augmented reality flight (ARF) images for safe and efficient flight control of drones. The developed system consisted of the drone, the ground station and user terminals, and the optimal path search server. We use the Dijkstra algorithm to find the optimal path considering the drone information, flight information, environmental information, and flight mission. We generate a 3D augmented reality flight (ARF) image overlaid with the path information as well as the drone information and the flight information on the flight image received from the drone. The ARF image for adjusting the drone is generated by overlaying route information, drone information, flight information, and the like on the image captured by the drone.
A tandem AGV system is based on partitioning all the stations into non-overlapping single vehicle closed loops with additional stations provided as an interface between adjacent loops. For an efficient use of this configuration, it is required to solve the load routing problem(LRP), which is primarily based on the fact that a load may be handled by several vehicles and moved through several loops before it reaches its destination. In this paper, a heuristic based on genetic algorithm(GA) is first developed to solve LRP. The first model obtains the optimal route of each job and the optimal direction of each loop when the vehicle in each loop travels unidirectionally. The second GA model obtaines the optimal polling sequence of the empty vehicle in each loop, when the vehicle can move bidirectionally.
In this paper, we applies two methods - Genetic Algorithm(GA) and $A^*$ Algorithm - to find the optimal path in route guidance system. Under the assumption that the traveling costs of each link are given, the task to find the optimal path becomes very complicated problem if the number of nodes or links increase. Two well-known algorithms are modified to resolve the problem and the preliminary demonstration show both optimistic result and needs to improvement.
지금까지 시내버스 노선계획에 관한 대다수의 연구는 개별노선에 대한 지엽적인 분석을 바탕으로 하고 있으나 본 연구에서는 각 노선의 개별적 고려가 아닌 네트워크 차원의 최적화를 위한 노선계획 방법론을 제시하였다. 본 연구에서 제시하는 방법론은 계획가적 관점에서 버스이용자를 포함한 모든 통행자는 최단경로로 통행하기를 희망한다는 기본 전제하에 각 기종점의 최단경로로 구성된 대안 노선망을 도출하고 matrix 형태의 집합개념을 도입한 Set Covering 이론을 적용하여 노선공급수준을 축소하였다. 또한 노선축소과정에서 지금까지 부수적 통행요소로 인식되어온 환승을 활용하여 통행수요를 만족하는 최소규모의 노선망을 도출하였다. 본 연구는 고정수요를 가정하는 기존 연구와 달리 통행자 행태를 반영한 최적 노선망을 도출하기 위하여 시내버스 노선망 대안에 대한 가변수요를 구현하였다. 따라서 본 연구를 통하여 자가용이용자와 버스이용자로 구성된 전체 네트워크의 통행비용을 최소화하며 서비스 제공규모를 최소화하는 최적 시내버스 노선망을 도출하였다. 연구결과 기존연구와 비교하여 서비스 공급수준을 축소할 뿐 아니라 통행자의 행태를 고려한 해를 도출함으로써 현실성을 제고하였다.
최근 원격교육, 디지털 콘텐츠 및 IPTV를 포함한 멀티미디어 데이터를 다수의 수신자들에게 멀티캐스트 전송기술을 이용하여 전송하는 방법들에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. 이를 위하여 크게 소스기반의 트리 구성과 센터 기반의 트리 구성 방식의 프로토콜이 제안되고 있으며, 특히 센터 기반의 트리 구성시 RP (Rendezvous Point) 라우터를 선정하기 위한 여러가지 알고리즘들이 제안되었다. 주요 알고리즘들에서는 RP와 멤버들사이의 최대거리, 평균거리 및 예측거리 등의 measure를 이용하여 이의 값들을 최소화하는 라우터를RP로 지정한다. 본 논문에서는 메시 네트워크 하에서 소스 및 멤버들이 랜덤하게 지정되는 상황을 가정하는 경우 효율적인 RP 선정 알고리즘을 제안한다.
1960년대부터 최근까지 버스 이용자들의 편의를 증진시키며 버스운영 측면에서 불필요한 운행을 최소화하기 위한 버스운행계획 최적화에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 2000년 이후 ITS의 일환으로 버스 운행계획 최적화를 통한 운행관리와 정보제공 측면에서 그 중요성이 대두됨에 따라 과학적인 기반 하에 합리적인 버스운행계획 수립을 위한 연구가 더욱 활발히 진행되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 버스운행계획 수립을 위해 구간 및 정류소 단위의 운행이력, 버스이용수요 등 세부자료를 활용하여 DTR 및 DTRC 모형에 따라 버스운행계획을 수립하였고 기점 및 정류소 단위의 timetable을 작성하였다. 모형 검증을 위해 서울시 472번 간선노선을 대상으로 BMS, 교통카드 등의 수집 자료를 활용하여 운행계획을 수립하고, 모형에 사용된 파라미터와 가정들에 대한 신뢰성 확보를 위하여 민감도 분석을 수행하였다.
최근 몇 년 사이 공간정보에 대한 관심이 증대됨에 따라 실내공간데이터 모델링 및 활용에 대한 많은 연구가 진행 되고 있다. 특히 대규모 실내공간에서 방재 알고리즘 및 실시간방재시스템에 대한 연구가 활발하게 진행 되고 있다. 재난 발생 시 요구될 수 있는 최적경로는 대피자를 위한 것과 구조자를 위한 것, 두 가지로 나뉠 수 있다. 본 연구에서는 구조자를 위한 최적경로를 산출하였는데 이는 실내의 어떠한 공간에서 출구까지의 경로가 아닌 출구에서 구조대상지역까지의 경로를 의미한다. 실시간 방재시스템에 적합한 최적경로는 시간에 대해 가변적이어야 한다. 이러한 최적경로를 산출하기 위해서는 최적경로 산출에 필요한 시간에 따라 변화하는 변수가 고려되어야 한다. 즉, 복도 또는 방과 같은 공간의 수용능력 및 흐름정도 등을 포함하는 동적인 공간적 엔티티를 관리 할 수 있는 시공간 데이터베이스와 연동되어 있어야 한다. 공간상에서 동적객체의 흐름을 측정하고 분석을 통해 추정한 시공간 데이터베이스는 최적경로 산출과 대피상황에서의 병목현상 예측에 사용될 수 있다. 본 연구에서는 실시간 방재시스템 개발을 위한 시공간 데이터를 적용한 최적경로 산출 알고리즘을 제시하였다. 제안된 알고리즘을 테스트하기 위하여 건물 내부의 이동이 가능한 공간을 표현하는 네트워크데이터를 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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