The paper discusses the problem of finding the Origin-Destination(O-D) shortest paths in internodal transportation networks with time-schedule constraints. The shortest path problem on the internodal transportation network is concerned with finding a path with minimum distance, time, or cost from an origin to a destination using all possible transportation modalities. The time-schedule constraint requires that the departure time to travel from a transfer station to another node takes place only at one of pre-specified departure times. The scheduled departure times at the transfer station are the times when the passengers are allowed to leave the station to another node using the relative transportation modality. Therefore, the total time of a path in an internodal transportation network subject to time-schedule constraints includes traveling time and transfer waiting time. In this paper, a genetic algorithm (GA) approach is developed to deal with this problem. The effectiveness of the GA approach is evaluated using several test problems.
In this paper, we define a problem finding a simple path that maximizes the sum of the satisfied Origin-Destination (O-D) flows between nodes covered by that path as a Maximum O-D Flow Path Problem(MODEP). We established a formulation and suggested a method finding MODEP in a directed network. The method utilizes the constraint relaxation technique and the Dual All Integer Algorithm.
In state-of-the-art games, characters can move in a goal-directed manner so that they can move to the goal position without colliding obstacles. Many path-finding methods have been proposed and implemented for these characters and most of them use the A* search algorithm. When .the map is represented with a regular grid of squares or a navigation mesh, it often takes a long time for the A* to search the state space because the number of cells used In the grid or the mesh increases for higher resolution. Moreover the A* search on the grid often causes a zigzag effect, which is not optimal and realistic. In this paper we propose to use visibility graphs to improve the search time by reducing the search space and to find the optimal path. We also propose a method of taking into account the size of moving characters in the phase of planning to prevent them from colliding with obstacles as they move. Simulation results show that the proposed method performs better than the grid-based A* algorithm in terms of the search time and space and that the resulting paths are more realistic.
Finding shortest path technique running time differs depending on applying of the algorithm and data, and also used a lot of difference in effectiveness depending on the environment occurs. Therefore, the algorithm and environment based on this study, the relationship between optimal solutions and compare running time.
We proposed the method of the production of the humanoid biped robot and apply the A* path finding algorithm, for that robot mainly used in game and mobile robot, to avoid obstacles at real time. Actually we made the robot which has 20 DOF, 12 DOF in the two legs, 6 DOF in the two arms and each 1 DOF in the neck and waist, to realize human motions with minimal DOF, And we use the CATIA V5 for 3D modeling design and simulate.
국내는 정보통신(IT) 기술의 발달을 기반으로 BIS, BMS, CNS 등을 통해 교통정보가 실시간으로 제공되고 있으며, 향후 유비쿼터스 시대로 본격적으로 진입하게 되면 개개인의 입맛에 맞는 맞춤형 (대중)교통 정보 제공이 가능하리라 판단된다. 이러한 대중교통 통행정보 제공은 대중교통망에서의 경로탐색알고리즘을 구현함으로써 가능한데, 대중교통망은 일반가로망과는 달리 환승과 운행시간 특성을 포함하며, 통행자가 경로선택시 통행거리, 통행요금, 환승횟수 등과 같은 복수의 요소에 대한 고려가 필요하다. 이에 본 연구에서는 사용자에게 영향을 미칠 수 있는 요인들을 제약조건으로 구성하고 그들의 상한 값을 변수화 함으로써 사용자의 경로탐색조건을 보다 자의적으로 축소해 나가는 기법을 제안한다. 또한, 본 연구에서는 서비스시간제약조건을 고려한 K경로탐색알고리즘에 기반을 두어 환승횟수, 총통행시간, 좌석확보, 거리비례제의 요금제약, 환승시간을 제약조건으로 구축하고, 최적의 경로를 탐색하는 방법을 제안한 후 서울시 및 수도권 도시철도망에 대하여 적용함으로써 맞춤형 환승교통정보를 구현해 본다. 적용되는 K경로탐색알고리즘은 전체경로삭제(Entire Path Deletion Method)에 근거한 후, 시간종속적(Time-Dependent)인 개념으로 확장하여 향후 여행전(Pre-Trip), 여행중(In-Vehicle Route Guidance), 실시간적인 경로계획(Path Planning)에도 활용될 수 있는 기반을 구축하였다.
In transportation network problems, it is often desirable to select multiple number of the shortect paths. On problems of finding these paths, algorithms have been developed to choose single shortest path, k-shortest paths and k-shortest paths via p-specified nodes in a network. These problems consider the time as the main factor. In wartime, we must consider availability as well as time to determine the shortest transportation path, since we must take into account enemy's threat. Therefore, this paper addresses the problem of finding the shortest transportation path considering both time and availability. To accomplish the objective of this study, values of k-shortest paths are computed using the algorithm for finding the k-shortest paths. Then availabilties of those paths are computed through simulation considering factors such as rates of suffering attack, damage and repair rates of the paths. An optimal path is selected using any one of the four decision rules that combine the value and availability of a path.
실제 도로에서 목적지까지 이동할 때, 일반적으로 직선 경로가 방향전환이 잦은 경로보다 이동시간이 적게 걸린다. 왜냐하면, 방향을 바꾸기 위해서는 속도를 줄여야 하기 때문이다. 또한, 교차로에서 좌회전(우회전, U턴)을 하려면 직진의 경우보다 신호 대기 시간이 길 가능성이 높다. 이 논문에서는 방향전환을 줄이기 위해서 기존의 경로 탐색 알고리즘을 개선한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기본적으로 기존의 계층적 $A^*$ 알고리즘을 따르지만, 간선에 대한 가중치 부여 방법이 다르다. 즉, 방향이 바뀌는 간선에 대해서 가중치를 낮게 주어 전체 경로의 직진성을 유지한다.
네트웍 관리는 메일, 화상회의, 웹, 데이터베이스 소프트웨어 등이 작동하는 네트웍 환경에서 더욱 중요한 문제가 되고 있다. 데이터를 전송하는 브리지 또는 라우터가 네트웍 디자인의 관점에서 비효율적인 패스로 전송할 수 있다. 이 논문에서는 네트워크상에서 발생할 수 있는 우회 경로 패스를 발견하는 문제를 논의한다. SNMP MIB로부터의 정보를 사용하여 계층적 네트웍 구조 분석을 기반으로 우회경로 패스를 발견하는 새로운 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘을 증명하기 위해 미리 선언된 데이터를 가지고 시뮬레이션 한 결과 우회 경로를 발견함을 알 수 있다.
A quickest path in a network is a path that takes the shortest time to send the amount of data from the source node to the sink node. Martin and Santos presented a theorem on the quickest path by which a quickest path for the amount of data is determined. However, we find a counterexample to Martins and Santos' theorem. In this paper, we present the corrected theorem and give a revised algorithm for finding quickest paths.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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