This study describes a method of finding an optimal path of a soccer robot by using a concentric circle method with different radii of rotation. Comparing with conventional algorithms which try to find the shortest path length, the variable concentric circle method find the shortest moving time. The radius fur the shortest moving time for a given ball location depends on the relative location between a shooting robot and a ball. Practically it is difficult to find an analytical solution due to many unknowns. Assuming a radius of rotation within a possible range, total path moving time can be calculated by adding the times needed for straight path and circular path. Among these times the shortest time is obtained. In this paper, a graphical solution is presented such that the game ground is divided into 3 regions with a minimum, medium, and maximum radius of rotation.
평면상에서 이동하는 자동차와 같은 로봇은 이동방향을 변경할 때 제한된 곡률(curvature)로 서서히 방향을 바꿀 수밖에 없다. 본 논문은 물체의 동선의 곡률이 제한되어 있을 경우, 한 구성에서 출발하여 목표점에 이르는 최단경로는 CC 혹은 CS 타입(C는 원호(circular arc), S는 선분(line segment)을 의미한다), 혹은 이들의 부분문자열 타입이 된다는 사실을 기하학적 성질만을 이용하여 증명하였다. 본 연구결과를 이용하여, 시작점 구성에서 출발하여 목표점, 혹은 목표다각형에 도달하는 최단경로는 다각형의 공간복잡도의 선형시간에 계산 가능하다.
본 논문에서는 MPLS 네트워크에서 LSP 설정에 적용될 수 있는 새로운 대역폭 보장 온라인 라우팅 알고리즘들을 제안하고 기존의 알고리즘들과 함께 그 성능을 시뮬레이션을 통해서 평가한다. 제안된 방식은 기존의 WSP나 SWP 알고리즘을 K-shortest loopless path 알고리즘에 기초해서 확장시킨 형태를 가진다. 시뮬레이션을 통해서 accepted bandwidth, accepted request number 그리고 average path length라는 성능을 평가한 결과, 모든 노드들이 LSP 설정의 ingress나 egress 노드가 될 수 있는 상황에서 제안된 방식들이 전반적으로 우수한 성능을 보였는데 네트워크 부하가 큰 경우에는 특히, 최소 홉 경로에 기초한 방식들이 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.
The common shortest path problem is to find the shortest route between two specified nodes in a transportation network with only one traffic mode. The public transportation network with multiple traffic mode is a more realistic representation of the transportation system in the real world, but it is difficult for the conventional shortest path algorithms to deal with. The genetic algorithm (GA) is applied to solve this problem. The objective function is to minimize the sum of total service time and total transfer time. The individual description, the coding rule and the genetic operators are proposed for this problem.
Two important sensitivity issues over shortest path problems have been discussed. One is the problem of updating shortest paths when nodes are added and when the lengths of some arcs are increased or decreased. The other is the problem of calculating arc tolerances, that is the maximum increase of decrease in the length of a single arc without changing a given optimal tree. In this paper, assuming that there exists a parameter of interest whose perturbation causes the simultaneous changes in arc lengths, we find the invariance condition on these simultaneous changes such that the shortest path between two specified nodes remains unchanged.
교통망에서 출발지와 도착지를 연결하는 최적경로탐색(Optimum Shortest Path)의 기준은 통행시간, 통행비용, 통행요금, 통행거리 등 복수의 기준에서 단일기준(Single Attribute Objective)을 선정하여 선정된 기준에 대하여 최소화되는 경로를 탐색하는 것을 의미하며 최적경로 탐색기법으로 탐색이 가능하다. 다목적 경로탐색(Multi-Objective Shortest Paths)에서는 이들 복수의 기준 (Multi-Objective)을 고려하여 경로를 탐색한다. 최근까지 다목적경로탐색에 대한 연구는 대부분 단일의 교통수단만으로 구성된 교통망에 대한 가정을 기반으로 이루어졌으며, 다수의 교통수단이 혼재된 교통망(Multi-Modal Transportation Network)에서 다목적경로탐색에 대한 연구는 환승에 대한 문제를 최적해법 차원에서 고려하지 않았으며, 교통정보 분야에서 일반적으로 적용되는 동적계획법(Dynamic Programming)에 기반한 알고리즘에 대한 연구는 다수단교통망에서 다목적경로탐색 문제에서 검토되지 않았다. 본 연구는 다수단교통망에서 다목적경로탐색 문제에서 최적 해를 도출하기 위한 동적계획법 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 Skriver & Andersen (2000)이 제시한 2기준 노드표지갱신 알고리즘을 기반으로 네트워크의 확장없이 수단 간의 환승이 반영되도록 2기준 이상의 다기준 링크표지갱신 알고리즘으로 개발하는 방안으로 확대한다. 본 연구는 다기준 링크표지가 다수단 교통망에 적용했다는 점 이외에, 출발지에서 모든 링크까지 비지배경로를 탐색하는 과정이 효율적으로 이루어지도록 출발지에서 개별 링크까지의 비지배경로/트리(Path/Tree) 집합을 표지처럼 활용하였다. 다수단교통망에서 다목적경로탐색문제에 적합한 도시부의 대중교통망에 한정하여 경로탐색속성을 환승과 링크주행속성으로 구분하였다. 본 연구에서 제안된 알고리즘의 계산과정을 소규모 복합대중교통망을 통해 검증하였다.
Dijkstar 알고리즘에 기초하는 최단경로 탐색 알고리즘의 탐색속도 향상에 관한 많은 연구들이 지속되어 왔다. 그 대표적인 알고리즘이 $A^*$ 알고리즘이다. 빠른 탐색속도는 $A^*$ 알고리즘의 장점이지만, 복잡하고 불규칙한 가로 네트워크에서 실제의 최단경로 탐색이 실패할 확률이 높다. 탐색실패란 목적노드를 탐색하지 못한 경우와 최단경로가 아닌 경로를 구축하는 것을 의미한다. 본 연구는 $A^*$ 알고리즘의 최단경로 탐색 성공확률을 높이기 위한 방법으로 일차적으로 출발노드와 목적노드 간 연결 관계를 정리하고, 목적노드에서 출발노드까지 정리된 경로에 따라 $A^*$ 알고리즘을 역으로 적용한 것이다. 이 방법은 네트워크 및 경로 부하량 특성에 따라 실제의 최단경로가 아닌 경로를 최단경로로 구축하는 경우가 발생할 수는 있으나, 경로구축의 완전한 실패는 발생시키지 않는다. 이 방법을 실제 복잡한 네트워크에 적용하여 유효성을 검증한 결과, 통상적인 $A^*$ 알고리즘의 적용보다 탐색 소요시간은 약간 증가하나, 정확성은 상당히 높아지는 것으로 분석되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권5호
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pp.939-955
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2010
With the progress of IT and mobile positioning technologies, various types of location-based services (LBS) have been proposed and implemented. Finding a shortest path between two nodes is one of the most fundamental tasks in many LBS related applications. So far, there have been many research efforts on the shortest path finding problem. For instance, $A^*$ algorithm estimates neighboring nodes using a heuristic function and selects minimum cost node as the closest one to the destination. Pruning method, which is known to outperform the A* algorithm, improves its routing performance by avoiding unnecessary exploration in the search space. For pruning, shortest paths for all node pairs in a map need to be pre-computed, from which a shortest path container is generated for each edge. The container for an edge consists of all the destination nodes whose shortest path passes through the edge and possibly some unnecessary nodes. These containers are used during routing to prune unnecessary node visits. However, this method shows poor performance as the number of unnecessary nodes included in the container increases. In this paper, we focus on this problem and propose a new border line-based pruning scheme for path routing which can reduce the number of unnecessary node visits significantly. Through extensive experiments on randomly-generated, various complexity of maps, we empirically find out optimal number of border lines for clipping containers and compare its performance with other methods.
그래프 이론에서 최소비용 경로는 시작 노드와 도착 노드 사이의 최단 경로를 탐색하여 구한다. 최소비용은 두 노드 사이의 거리나 가격의 차이를 1차원 값으로 계산하며 연결된 노드 사이의 최소비용의 합을 구성하는 노드와 간선이 최단 경로다. 그러나 각 노드가 다중속성을 갖는 경우에는 경로에서 나타날 수 있는 비용의 종류 또한 속성의 개수만큼이므로 최단 경로를 판단하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 사용자의 다양한 요구사항을 만족할 수 있도록 유클리드 거리를 사용하여 다중속성을 반영한 최단 경로 탐색 기법을 제안한다. 실험에서는 1차원 값에 대한 최단 경로와 2차원 속성에 대한 유클리드 거리를 이용한 최단 경로가 다르게 탐색 되었다. 다중 속성에서도 단일 속성과 차별화된 사용자의 선호 속성이 반영된 것으로 나타났다. 결과적으로 다중속성이 반영됨으로써 사용자의 다양한 요구사항을 만족시킬 수 있게 되었다.
This article presents a new algorithm for the K Shortest Paths Problem which develops initial K shortest paths, and repeal to expose hidden shortest paths with dual approach and to replace the longest path in the present K paths. The initial solution which comprises K shortest paths among shortest paths to traverse each arc is made from bidirectional Dijkstra algorithm. When a crossing node that have two or more inward arcs is found at least three time by turns in this K shortest paths, one inward arc of this crossing node, which has minimum detouring distance, is chosen, and a new path is exposed with joining a detouring subpath from source to this inward arc and a spur of a feasible path from this crossing node to sink. This algorithm, requires worst case time complexity of $O(Kn^2),\;and\;O(n^2)$ in the case $K{\leq}3$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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