• 한국게임학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.123-132
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• 2017

경로 탐색 알고리즘은 이동 가능한 에이전트가 게임 내의 가상 월드에서 현재 위치로부터 목적지까지 가는 경로를 탐색하는 알고리즘을 뜻한다. 기존의 경로 탐색 알고리즘은 A*, Dijkstra와 같이 비용기반으로 그래프 탐색을 수행한다. A*와 Dijkstra는 월드 맵에서 이동 가능한 노드와 에지 정보들을 필요로 해서 맵의 정보가 다양하고 많은 온라인 게임에 적용하기 힘들다. 본 논문에서는 가변환경이나 맵의 데이터가 방대한 게임에서 적용 가능한 경로 탐색 알고리즘을 개발하기 위해 맵의 정보 없이 교배, 교차, 돌연변이, 진화 연산을 통해 해를 찾는 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 활용한 Heuristic-based Genetic Algorithm Path-finding(HGAP)를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Binary-Coded Genetic Algorithm을 기반으로 하며 목적지에 더 빨리 도달하기 위해 목적지로 가는 경로를 추정하는 휴리스틱 연산을 수행하여 경로를 탐색한다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권4호
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• pp.39-46
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• 2009

일반적으로 휴리스틱을 이용한 알고리즘에서는 탐색 비용이 증가하는 문제가 발생할 수 있다. 휴리스틱에 의해 결정된 추정 경로에 실제 경로가 존재하지 않을 경우, 휴리스틱 가중치 값이 비슷한 2 가지 이상의 경로가 존재할 경우 탐색 비용이 증가한다. 이 논문에서는 탐색 비용 증가 문제점을 해결하기 위해 추상 그래프를 제안한다. 추상 그래프는 실제 도로를 단순화한 그래프로서, 전체 지도를 고정된 크기의 그리드 셀로 나누고, 셀과 도로 정보를 기반으로 생성된다. 경로 탐색은 추상 그래프 탐색, 실제 도로 네트워크 탐색 순으로 2단계로 수행된다. 106,254개의 간선으로 이루어진 실제 도로 네트워크 데이터에 대해서 성능 평가 실험을 수행한 결과와 탐색 비용 측면에서 그리드 셀 크기에 따라 그리드 기반 A* 알고리즘에 비해 최소 3%에서 최대 35% 좋은 성능을 보였다. 반면에 유효 셀을 제외한 영역에 대한 탐색이 이루어지지 않기 때문에, 생성된 경로의 이동 비용은 1.5~6.6% 증가하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제8A권2호
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• pp.179-188
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• 2001

We analyze the property of candidate node set in the network graph, and propose an algorithm to decrease shortest path-finding computation time by using multiple dynamic-range queue(MDRQ) structure. This MDRQ structure is newly created for effective management of the candidate node set. The MDRQ algorithm is the shortest path-finding algorithm that varies range and size of queue to be used in managing candidate node set, in considering the properties that distribution of candidate node set is constant and size of candidate node set rapidly change. This algorithm belongs to label-correcting algorithm class. Nevertheless, because re-entering of candidate node can be decreased, the shortest path-finding computation time is noticeably decreased. Through the experiment, the MDRQ algorithm is same or superior to the other label-correcting algorithms in the graph which re-entering of candidate node didn’t frequently happened. Moreover the MDRQ algorithm is superior to the other label-correcting algorithms and is about 20 percent superior to the other label-setting algorithms in the graph which re-entering of candidate node frequently happened.

• 대한교통학회지
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• 제19권6호
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• pp.183-194
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• 2001

중앙집중형 도로교통정보시스템은 실시간 교통정보를 수집하고, 사용자의 요청을 받아 경로탐색, 위치정보, 목적지탐색 등의 정보를 전달해주는 시스템이다. 이러한 시스템에서 서버는 매우 많은 클라이언트로부터 경로탐색 요청을 받게 되며, 이 요청을 서버에서 효율적으로 처리해야 하는 다중경로탐색 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 다중경로탐색을 수행하기 위하여, 주기적으로 연산된 이웃노드의 최단경로탐색 결과를 이용하여 클라이언트의 경로탐색 수행시간을 감소시키는 휴리스틱(Heuristic) 알고리즘을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 이웃노드 최단경로탐색 결과를 이용한 다중경로탐색 알고리즘은 많은 경우에 최단과 동일한 결과를 나타내며, 최단이 아닌 경우에도 최단경로 값과 오차가 크지 않으면서도 연산시간을 많이 줄일 수 있는 알고리즘이고, 도로교통과 같은 토폴로지(Topology) 형태에 효과적으로 적용되고, 계층을 이루는 형태의 모델에서도 효율적인 결과를 나타낸다. 이웃노드 최단경로탐색 결과를 이용한 다중경로탐색 알고리즘의 경로탐색시간은 다른 꼬리표설정 알고리즘과 꼬리표개선 알고리즘보다 50배 이상 빨랐으며, 경로탐색 결과가 최단이 아닌 경우 0.1%이하의 거리오차가 발생했다.

• 한국경영과학회지
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• 제23권4호
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• pp.11-20
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• 1998

This paper deals with a mathematical model and an algorithm for the problem of determining k most vital arcs in the shortest path problem. First, we propose a 0-1 integer programming model for finding k most vital arcs in shortest path problem given the ordered set of paths with cardinality q. Next, we also propose an algorithm for finding k most vital arcs ln the shortest path problem which uses the 0-1 Integer programming model and shortest path algorithm and maximum flow algorithms repeatedly Malik et al. proposed a non-polynomial algorithm to solve the problem, but their algorithm was contradicted by Bar-Noy et al. with a counter example to the algorithm in 1995. But using our algorithm. the exact solution can be found differently from the algorithm of Malik et al.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집
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• pp.607-613
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• 2011

This paper reviews search methods of multiple reasonable paths to implement multimodal public transportation network of Seoul. Such a large scale multimodal public transportation network as Seoul, the computation time of path finding algorithm is a key and the result of path should reflect route choice behavior of public transportation passengers. Search method of alternative path is divided by removing path method and deviation path method. It analyzes previous researches based on the complexity of algorithm for large-scale network. Applying path finding algorithm in public transportation network, transfer and loop constraints must be included to be able to reflect real behavior. It constructs the generalized cost function based on the smart card data to reflect travel behavior of public transportation. To validate the availability of algorithm, experiments conducted with Seoul metropolitan public multimodal transportation network consisted with 22,109 nodes and 215,859 links by using the deviation path method, suitable for large-scale network.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제26권2호
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• pp.120-130
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• 2000

The purpose of this study is to present a method for determining the k most vital arcs in shortest path problem using an evolutionary algorithm. The problem of finding the k most vital arcs in shortest path problem is to find a set of k arcs whose simultaneous removal from the network causes the greatest increase in the total length of shortest path. Generally, the problem determining the k most vital arcs in shortest path problem has known as NP-hard. Therefore, in order to deal with the problem of real world the heuristic algorithm is needed. In this study we propose to the method of finding the k most vital arcs in shortest path problem using an evolutionary algorithm which known as the most efficient algorithm among heuristics. The method presented in this study is developed using the library of the evolutionary algorithm framework and then the performance of algorithm is analyzed through the computer experiment.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.468-471
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• 2003

The A＊ algorithm is usually used in game programming, mainly because it is fast in finding a optimal path to goal. In this paper. This algorithm was utilized for path finding, HIMM(Histogramic In-Motion Mapping) method is used in map-building. Map is updated continuously with range data sampled by PSD sensors From the map, A＊ algorithm finds a optimal path and sends subsequently the most suitable point to the Eyebot. A＊ algorithm has been tested on the Eyebot in various unknown maps of unknown and proved to work well. It could escape the local minimum, also.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.663-668
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• 2010

차량을 타고 이동할 경우 좌회전, 우회전, U턴 등의 방향 전환은 차량의 속력 감소의 주요한 요인이 된다. 즉, 같은 거리를 이동할 경우 방향전환이 잦은 경로보다 직진 구간이 많은 경로가 보다 빨리 목적지에 도착할 수 있다. 이 논문에서는 직진성이 높은 경로를 탐색하기 위해서 방향전환비용을 고려한 턴 휴리스틱과 이률 적용한 경로탐색 알고리즘(TA* 알고리즘)을 제안한다. 또한 TA* 알고리즘의 탐색비용을 개선하기 위해서 일부 구간에서만 턴 휴리스틱을 적용하는 가변적인 턴 휴리스틱(VTA* 알고리즘)을 제안한다.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제12권1호
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• pp.596-604
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• 2020

Previous studies on pipe auto-routing algorithms generally used such algorithms as A*, Dijkstra, Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, and Ant Colony Optimization, to satisfy the relevant constraints of its own field and improve the output quality. On the other hand, this study aimed to significantly improve path-finding speed by applying the Jump Point Search (JPS) algorithm, which requires lower search cost than the abovementioned algorithms, for pipe routing. The existing JPS, however, is limited to two-dimensional spaces and can only find the shortest path. Thus, it requires several improvements to be applied to pipe routing. Pipe routing is performed in a three-dimensional space, and the path of piping must be parallel to the axis to minimize its interference with other facilities. In addition, the number of elbows must be reduced to the maximum from an economic perspective, and preferred spaces in the path must also be included. The existing JPS was improved for the pipe routing problem such that it can consider the above-mentioned problem. The fast path-finding speed of the proposed algorithm was verified by comparing it with the conventional A* algorithm in terms of resolution.