내비게이션은 차량 운전자에게 경로탐색과 길안내 서비스의 제공을 기본으로 한다. 그러나 현재의 경로탐색에서는 운전자의 안전을 지키기 위해 다양한 도로 상황을 고려하지 않고, 안전운전 DB만을 이용하여 최단경로를 찾는 서비스만을 제공하고 있다. 따라서 안전운전을 위해서는 단순한 최단경로 검색 서비스를 벗어나, 위험지역이나 위험시간대를 고려한 경로탐색이 필요하다. 본 논문에서는 A* 알고리즘을 이용하여 안전운전을 위해 위험지역을 회피할 수 있는 경로탐색 방법을 제안한다. 이 경로탐색에서 탐색노드의 경로 적합 도를 측정할 때 위험지역 종류별로 서로 다른 휴리스틱 가중치를 적용하였다. 특히 경로 탐색에서 회피할 위험지역으로는 사고가 자주 발생하는 사고 다발구간, 어린이 보호구역, 교차로지역, 그리고 위험시간대를 고려하여 동적으로 위험지역별 가중치를 부여하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 안전운전을 위해 위험지역을 회피할 수 있는 경로탐색 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 확인하였다.
실제 전체 도로망을 하나의 그리드로 간주하며, 그리드는 여러 개의 고정된 셀로 나누어진다. 경로 탐색 기법은 2단계 탐색으로 나누어진다. 1차 탐색은 실제 도로 네트워크와 고정 셀로부터 생성된 가상 정점과 가상 간선으로 이루어진 추상 그래프에서 우선 탐색한다 추상 그래프에서 탐색된 가상 경로를 포함하고 있는 영역을 유효 셀이라 하며, 2차 탐색은 추상 그래프에서 제공하는 유효 셀 내에서 $A^*$ 알고리즘 탐색을 한다. 즉, 유효 셀을 제외한 무효 셀을 제거함으로서 탐색 비용을 줄일 가능성이 있다. 이 논문에서는 추상 그래프 생성 방법과 탐색 영역 추출을 위한 추상 그래프 경로탐색 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 $A^*$와 유전자 알고리즘을 적용하여 최적 경로를 탐색하는 방법을 제안한다. 최적 경로를 탐색하기 위해 $A^*$ 알고리즘을 적용하여 출발지 노드로부터 중간 경로 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 적합도 함수를 이용하여 최적 출력 노드들을 탐색하기 위한 적합도를 계산한다. 적합도에 따라 교배할 노드와 교배 지점을 선택한다. 선택한 노드와 교배 지점을 기반으로 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성하고 새로운 개체가 적합도 조건에 만족하면 출력 노드로 선택하고, 다음 출력 노드를 선택하기 위한 출발 지점의 노드로 설정한다. 이러한 과정들을 반복하여 최적화된 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 경로 탐색 문제를 대상으로 실험한 결과, $A^*$ 알고리즘만을 이용한 경우보다 제안된 방법이 경로 탐색 문제에 있어서 최적화된 거리를 기반으로 경로를 탐색하는 것을 확인하였다.
개미 알고리즘은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문은 개선된 $AS_{rank}$ 알고리즘을 제안한다. 기존 $AS_{rank}$ 알고리즘은 최적 경로로 구성될 가능성이 높은 경로에 대해서만 페로몬 갱신을 수행하고 최적 경로를 구성할 가능성이 낮은 경로에 대해서는 전혀 고려하지 않는다. 이것을 고려해 본 논문에서는 최적 경로로 구성될 가능성이 낮은 경로(에이전트들이 구성한 경로 중 최악 경로)에 대해 페로몬을 증발시켜 다음 탐색 과정에서 해당 경로 탐색을 줄이고자 하였다. 이를 통해 다음 사이클에서 에이전트들이 해당 간선의 선택 확률을 줄여줌으로써 기존 ACS 알고리즘에 비해 평균 탐색 시간과 평균 반복 횟수를 줄일 수 있음을 보여준다.
Purpose: The problem of optimizing redundancy allocation in multi-level systems is considered when each item in a multi-level system has alternative items with the same function. The number of redundancy of multi-level system is allocated to maximize the reliability of the system under path set and cost limitation constraints. Methods: Based on cost limitation and path set constraints, a mathematical model is established to maximize system reliability. Particle swarm optimization is employed for redundant allocation and verified by numerical experiments. Results: Comparing the particle swarm optimization method and the memetic algorithm for the 3 and 4 level systems, the particle swarm optimization method showed better performance for solution quality and search time. Particularly, the particle swarm optimization showed much less than the memetic algorithm for variation of results. Conclusion: The proposed particle swarm optimization considerably shortens the time to search for a feasible solution in MRAP with path set constraints. PS optimization is expected to reduce search time and propose the better solution for various problems related to MRAP.
본 논문에서는 RTLS 기술을 이용한 구제역 예방 시스템과 구제역 지역을 피하기 위한 $A^*$ 알고리즘 기반의 최적 경로 탐색 방법을 제안한다. 제인된 시스템의 주요한 특징 및 기여도는 다음과 같다. 첫째, 제인된 시스템은 가축들의 상태와 위치 정보를 파악하기 위하여 능동형 태그를 기반으로 한다. 둘째, 최적 경로 탐색을 지원하기 위해 $A^*$ 알고리즘 기반으로 새롭게 설계하였다. 제안된 시스템의 성능평가는 모의실험을 통하여 이루어진다. 성능평가를 통하여 제안된 시스템은 최적 경로 탐색 서비스를 효율적으로 지원하였다.
임의의 체눈 모양에서 어떤 절점에서 출발하여 출발한 절점으로 되돌아 오는 최단 경로를 탐색함으로써 2차원 유한요소의 연결관계를 자동추출할 수 있는 방법을 개발하였다. 한 절점에서 가능한 여러 경로 중에서 가능성이 큰 경로만을 탐색하게 하였고 추출된 경로에 대하여 요소로서의 유일성 및 적합성을 검사하였다. 제안된 방법이 완전함을 증명하였으며 예제를 통하여 일반적인 자동발생 기능의 적용이 어려운 체눈 모양에 대해서도 정확하게 요소를 추출할 수 있음을 보였다.
게임을 하다보면 유닛들이 목표를 찾아 가야하는데 알고리즘에 따라 시간과 거리가 많이 차이 나게 된다. 본 논문에서는 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색 그리고 거리 값을 주어 개선된 알고리즘과 A* 알고리즘의 각각을 비교하며 특징들을 기술하고 알고리즘을 논하였다. 또한 A* 알고리즘에서 실제로 추정값을 구하여 가장 개선된 값을 찾는다. 마지막으로 A* 알고리즘과 다른 알고리즘의 비교를 통하여 A* 알고리즘을 우수성을 입증하고 A* 알고리즘을 이용한 간단한 길찾기를 제안하였다.
Overlay Multicast is a promising approach to overcome the implementation problem of IP multicast. Real time services like Internet broadcasting are provided by the overlay multicast technology due to the complex nature and high cost of IP multicast. To reduce frequent updates of multicast members and to support real time service without delay, we suggest a reliable overlay multicast tree based on members' sojourn probabilities. Path reliabilities from a source to member nodes are considered to maximize the reliability of an overlay multicast tree. The problem is formulated as a binary integer programming with degree and delay bounds. A tabu search heuristic is developed to solve the NP-complete problem. Outstanding results are obtained which is comparable to the optimal solution and applicable in real time.
This paper presents a optimal path search of mobile robot using energy efficiency. Proposed method has two goals that determining the velocity of mobile robot and finding the optimal path. We model the relationship of motors' speed and power consumption with quadratic polynomials. In order to verify the effectiveness of the proposed method, we performed simulations on the energy consumption of different paths.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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