• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권11호
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• pp.634-639
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• 2002

최단 경로 탐색 알고리즘 (Shortest Path Algorithm)은 출발지에서 목적지에 이르는 여러 경로 중에서 가장 경제적이고 효율적인 경로를 찾는 알고리즘으로 레이블링 기법에 기초하고 있다. 레이블링 기법에는 레이블 고정(Label-Setting) 기법과 레이블 수정 (Label-Correcting) 기법이 있다. One-to-One 최단 경로 탐색 알고리즘에서 레이블 고정 기법이 빠르다고 알려져 왔으나 최근 연구에서 대용량 도로 데이터에 대한 실험을 통해 레이블 수정이 레이블 고정보다 탐색 씨간이 빠름을 보였다[1,2]. 레이블 수정 기법 중에서 가장 속도가 빠른 것은 그래프 성장 (Graph Growth) 알고리즘인데, 이 알고리즘은 One-to-All 방식을 사용하고 있으므로 One-to-One 최단 경로 탐색에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 One-to-One 방식을 사용하는 새로운 알고리즘을 제안하였고, 실험결과 그래프 성장 알고리즘의 성능에 비해 새로 제안된 알고리즘의 성능이 30~40 향상되었음을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.988-995
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• 2009

텔레매틱스 서비스 중 가장 보편적으로 사용되는 것이 출발지에서 목적지까지의 최단 경로 안내 서비스이다. 본 논문에서는 미래 시간에 대한 교통흐름 예측 결과를 바탕으로 한 동적 최단 경로 탐색 시스템을 개발하고 실시간교통정보를 이용한 다양한 실험을 수행하여 성능을 분석하였다. 교통흐름 예측은 베이지안 네트워크 (Bayesian network)를 이용한 예측 시스템을 사용하였다. 동일한 출발지와 목적지에 대해 동적 최단 경로와 정적 및 누적 최단 경로를 탐색하고 각 경로에 대한 통행 시간을 계산하여 실제 최단 경로의 통행시간과 비교하였다. 실험 결과 75% 이상의 비율로 동적 최단 경로의 통행시간이 정적이나 누적 최단 경로의 통행시간보다 실제 최단경로의 통행시간에 가깝게 나타났다. 따라서 중간 경유지에 도착 예정인 시간대의 교통 흐름을 예측하여 동적 최단 경로를 구하는 것이 출발시간의 교통흐름을 모든 구간에 적용하여 최단 경로를 구하는 정적 최단 경로에 비해 더 정확한 교통정보를 제공하여 텔레매틱스 서비스의 품질을 향상시킬 수 있음을 보여 주었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권5호
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• pp.38-45
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• 2012

시간 종속적 가로망에 대한 최단경로 탐색은 ITS분야의 경로 일정계획과 실시간 내비게이션 시스템에서 중요한 부분을 차지한다. 본 연구에서는 매시간간격 변동적인 링크 통행속도를 고려하는 one-to-one 시간 종속적 최단시간 경로 알고리즘을 제시한다. 이를 위해, 먼저 기존의 일반적인 최단거리 경로 알고리즘 중에서 실제 도로망에서 비교적 빠르고 효율적인 알고리즘으로 알려져 있는 3가지의 알고리즘들, 즉, two queues 구조를 가진 Graph growth 알고리즘, approximate buckets 구조를 가진 Dijkstra 알고리즘, double buckets 구조를 가진 Dijkstra 알고리즘이 선택되었다. 이 알고리즘들은 모두 네트워크 내 하나의 노드에서 모든 노드(one-to-all)로의 최단거리 경로를 빠르게 탐색하기위해 개발되었다. 선택된 알고리즘들은 시간 종속적 도로망에 대해 하나의 출발노드에서 하나의 목적노드(one-to-one)로의 최단시간 경로 탐색이 가능하도록 확장된다. 또한, 제안된 3가지의 시간 종속적 최단시간 경로탐색 알고리즘들은 미국의 Anaheim, Baltimore, Chicago, Philadelphia 4개 도시의 실제 가로망에 적용하여 검증 평가된다. 결과적으로, 도시부 가로망을 대상으로 한 시간 종속적 최단시간 경로탐색 알고리즘으로 double buckets 구조를 가진 확장된 Dijkstra 알고리즘이 추천된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.135-144
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• 2020

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.

• 한국경영과학회지
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• 제26권3호
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• pp.79-94
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• 2001

This paper presents a new algorithm for the K shortest paths Problem which develops initial K shortest paths, and repeat to expose hidden shortest paths with dual approach and to replace the longest path in the present K paths. The initial solution comprises K shortest paths among shortest paths to traverse each arc in a Double Shortest Arborescence which 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, there may be some hidden paths which are shorter than present k-th path. To expose a hidden shortest path, one inward arc of this crossing node is chose by means of minimum detouring distance calculated with dual variables, and then the hidden shortest 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. If this exposed path is shorter than the k-th path, the exposed path replaces the k-th path. This algorithm requires worst case time complexity of O(Kn$^2$), and O(n$^2$) in the case k$\leq$3.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제17권2호
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• pp.72-89
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• 1991

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.

• 경영과학
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• 제18권1호
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• pp.105-118
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• 2001

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.

• 경영과학
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• 제15권2호
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• pp.229-237
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• 1998

This paper presents a new algorithm for the K Shortest Paths Problem which is developed with a Double Shortest Arborescence and an inward arc breaking method. A Double Shortest Arborescence is made from merging a forward shortest arborescence and a backward one with Dijkstra algorithm. and shows us information about each shorter path to traverse each arc. Then K shorter paths are selected in ascending order of the length of each short path to traverse each arc, and some paths of the K shorter paths need to be replaced with some hidden shorter paths in order to get the optimal paths. And if the cross nodes which have more than 2 inward arcs are found at least three times in K shorter path, the first inward arc of the shorter than the Kth shorter path, the exposed path replaces the Kth shorter path. This procedure is repeated until cross nodes are not found in K shorter paths, and then the K shortest paths problem is solved exactly. This algorithm are computed with complexity o($n^3$) and especially O($n^2$) in the case K=3.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제17권1_2_3호
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• pp.1-23
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• 2005

The shortest-paths problem is a fundamental problem in graph theory and finds diverse applications in various fields. This is why shortest path algorithms have been designed more thoroughly than any other algorithm in graph theory. A large number of optimization problems are mathematically equivalent to the problem of finding shortest paths in a graph. The shortest-path between a pair of vertices is defined as the path with shortest length between the pair of vertices. The shortest path from one vertex to another often gives the best way to route a message between the vertices. This paper presents an $O(n^2)$ time sequential algorithm and an $O(n^2/p+logn)$ time parallel algorithm on EREW PRAM model for solving all pairs shortest paths problem on circular-arc graphs, where p and n represent respectively the number of processors and the number of vertices of the circular-arc graph.

• 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.