Existing shortest-path algorithms mainly consider a single attribute. But traveler actually chooses a route considering not single attribute but various attributes which are synthesized travel time, route length, personal preference, etc. Therefore, to search the optimal path, these attributes are considered synthetically. In this study route searching algorithm which selects the maximum utility route using discrete choice model has developed in order to consider various attributes. Six elements which affect route choice are chosen for the route choice model and parameters of the models are estimated using survey data. A multinomial logit models are developed to design the function of route choice model. As a result, the model which has route length, delay time, the number of turning as parameter is selected based on the significance test. We use existing shortest path algorithm, which can reflect urban transportation network such as u-turn or p-turn, and apply it to the real network.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.12
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pp.5015-5022
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2010
Most of the existing pattern mining techniques are capable of searching patterns according to the continuous change of the spatial information of an object but there is no constraint on the spatial information that must be included in the extracted pattern. Thus, the existing techniques are not applicable to the optimal path search between specific nodes or path prediction considering the nodes that a moving object is required to round during a unit time. In this paper, the precision of the path search according to the spatial hierarchy is analyzed using the Spatial-Temporal Optimal Moving Pattern(with Frequency & Weight) (STOPM(FW)) algorithm which searches for the optimal moving path by considering the most frequent pattern and other weighted factors such as time and cost. The result of analysis shows that the database retrieval time is minimized through the reduction of retrieval range applying with the spatial constraints. Also, the optimal moving pattern is efficiently obtained by considering whether the moving pattern is included in each hierarchical spatial scope of the spatial hierarchy or not.
Since XML allows users to define any tags, XML documents with various structures have been created. Accordingly, many studies on clustering and searching the XML documents based on the similarity of paths have been done in order to manage the documents efficiently. To retrieve XML documents having similar structures, the three-dimensional bitmap indexing technique uses a path as a unit when it creates an index. If a path structure is changed, the technique recognizes it as a new path. Thus, another technique to measure the similarity of paths was proposed. To compute the similarity between two paths, the technique compares every node of the paths. It causes unnecessary comparison of the nodes, which do not exist in common between the two paths. In this paper, we propose a new technique that minimizes the comparison using signatures and show the performance evaluation results of the technique. The comparison speed of proposed technique was 20 percent faster than the existing technique.
Considering a path represented by a sequence of link numbers in a network, the vine is differentiated from the loop in a sense that any link number can be appeared in the path only once, while more than once in the loop. The vine provides a proper idea how to account for complicated travel patterns such as U-turn and P-turn witnessed nearby intersections in urban roads. This paper proposes a new algorithm in which the vine travel pattern can be considered for finding K number of sequential paths. The main idea of this paper is achieved by replacing the node label of the existing Yen's algorithm by the link label technique. The case studies show that the algorithm properly represent the vine travel patterns in searching K number of paths. A noticeable result is that the algorithm may be a promising alternative for ITS deployment by enabling to provide reasonable route information including perceived traveler costs.
Vehicles transporting hazardous materials can make huge damage to people, properties and environment by traffic accidents. Therefore, transporting hazardous materials is a big issue with the cutting edge technology of communications in these days. However, despite this situation, Korean government gives limited efforts for systematic management, research and investment about hazardous materials. Accordingly, this research suggests the key path finding algorithm about management of real-time schedule and routes for vehicles transporting hazardous materials. Besides, the case study is progressed in transportation networks of Seoul in order to evaluate the reality of algorithm. Specifically, time-space network transformation is performed for time window attributes. In addition, this study proposes the techniques searching for non-dominated paths considering schedule by the multiobjective shortest path algorithm based on dynamic programming in dynamic transportation networks including multiobjective attributes.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.2
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pp.491-498
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1997
Geographic Infprmation System(GIS)is being apply to extended from specified ppkication to general purpose deu to the omprovement of computing power.As one part of postal Integarated Information Servies, Postalroute Optimication system(PROS) is comprsed of the composed of the shortest pathe genrator for providing fast and shortest route of postal delivery, the ischronal area generator, the boudary relacation generator, GIS engine, road map, and rdelational database , etc.This paper is related to creation algorithm of the shortest path generation (SPAWD;Shortest Path Algorithm With Direction)from PEOS model.To differ from the exsting shortest path generating methods, this paper suggests SPAWD alforithm for searching destinations of fast time between start and destination points with dirdstion.It comapares and analyzes the new algorithm with existion algorithms, and suggests directions of future studies.
Recently, many XML document management systems using the advantage of RDBMS have been actively developed for the storage, processing and retrieval of XML documents. However, fractional pattern-matching query such as the LIKE operations cannot take the advantage of the index of RDBMS because these operations have deteriorated retrieval performance through its inefficient comparison processing. The hierarchical XML storage technique which stores XML documents in RDBMS efficiently, and the path inverted index technique are proposed in this paper. It regards the element of an XML document as a keyword, and focuses on organizing a posting file with path identifiers and sequences to reduce the retrieval time of path based query. Through simulations, our methods have shown about 60% better performance than the conventional method using RDBMS in searching.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.3
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pp.203-210
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2011
Ant Colony System is a new meta heuristics algorithms to solve hard combinatorial optimization problems. It is a population based approach that uses exploitation of positive feedback as well as greedy search. It was first proposed for tackling the well known Traveling Salesman Problem. In this paper, we propose the searching method to consider the overlapping edge of the global best path of the previous and the current. This method is that we first determine the overlapping edge of the global best path of the previous and the current will be configured likely the optimal path. And, to enhance the pheromone for the overlapping edges increases the probability that the optimal path is configured. Finally, the performance of Best and Average-Best of proposed algorithm outperforms ACS-3-opt, ACS-Subpath and ACS-Iter algorithms.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.7
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pp.943-948
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2018
In this paper, we propose a hybrid approach of combining $A^*$ and Genetic algorithm in the path search problem. In $A^*$, the cost from a start node to the intermediate node is optimized in principle but the path from that intermediate node to the goal node is generated and tested based on the cumulated cost and the next node in a priority queue is chosen to be tested. In that process, we adopt the genetic algorithm principle in that the group of nodes to generate the next node from an intermediate node is tested by its fitness function. Top two nodes are selected to use crossover or mutation operation to generate the next generation. If generated nodes are qualified, those nodes are inserted to the priority queue. The proposed method is compared with the original sequential selection and the random selection of the next searching path in $A^*$ algorithm and the result verifies the superiority of the proposed method.
War-games using C4I systems have been used to improve the command ability of commanders and the fighting power of combat forces. During a war-game simulation, a commander makes a plan for the movement of a combat force and issues orders to the combat force according to the plan. If it is possible to minimize damages from the artillery of enemy forces and take the advantage position where is effective for attack/defense, we can hold a dominant position of the battlefield. Therefore, this papers proposes a genetic algorithm-based optimal path searching method. The proposed method creates an optimal path of a combat force by taking into consideration dangerous conditions of the battlefield in which the combat force is. This paper also shows the process of creating an optimal path by using a discrete event specification modeling and simulation method.
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