Finding shortest paths in networks is the fundamental problem in network theory and has numerous in Operations Research and related fields. The purpose of this study is to present a algorithm for solving the length of the shortest paths from a fixed node in a general network in which the arc distance can be arbitrary value. This algorithm has a worst computational bound of $n^3/4$ additions and $n^3/4$ comparisons, which is lower the worst computational bounds of other available algorithms.
본 연구는 PISA 2012 문제해결력 평가 문항 중 이산수학의 그래프 이론이 적용된 'TRAFFIC' 문항을 바탕으로 총 19문항의 최단경로 탐색 검사 도구를 제작했고, 웹기반 컴퓨터 평가로 정보영재학생과 일반학생을 대상으로 실시했다. 컴퓨터는 일상의 문제를 해결하는 과정에서 없어서는 안 될 중요한 기기이자 평가의 기반이 되는 매체로 자리 잡았고, 정보영재학생은 컴퓨터를 통해 문제를 해결할 수 있어야 하고, 컴퓨터가 절차를 수행할 수 있는 분명한 명령을 내려줄 수 있어야 한다. 또한, 컴퓨팅 사고가 어느 분야든 영향을 미치는 시대이기 때문에 학생들에게 새로운 교육적 자극을 줘야 한다. 최단경로 탐색 과정을 통해 문제해결에 걸린 시간과 정답률 간의 상관관계를 찾을 수 있었고, 노드와 엣지의 증가로 문항의 곤란도가 높아짐에 따라 노드가 문제해결에 영향을 크게 미치는 것을 찾을 수 있었다. 또한, 정보영재학생의 문제해결 과정에서 알고리즘적 사고 과정을 볼 수 있었고, 정보영재학생의 인지적 특성인 '효율화 능력'과 '정보구조 기억력'을 확인할 수 있었다.
In this paper, Micro-Genetic algorithms(.mu.-GAs) is proposed on a minimum-time path planning for robot manipulator, which is a kind of optimization algorithm. The minimum-time path planning, which can allow the robot system to perform the demanded tasks with a minimum execution time, may be of consequence to improve the productivity. But most of the methods proposed till now suffers from a significant computation burden and can't often find the optimal values. One way to overcome such difficulties is to apply the Micro-Genetic Algorithms, which can allow to find the optimal values, to the minimum-time problem. This paper propose an approach for solving the minimum-time path planning by using Micro-Genetic Algorithms. The effectiveness of the proposed method is demonstrated using the 2 d.o.f plannar Robot manipulator.
In this paper, Micro-Genetic algorithms($\mu$-GAs) is proposed on a minimum-time path planning for robot manipulator. which is a kind of optimization algorithm. The minimum-time path planning, which can allow the robot system to perform the demanded tasks with a minimum execution time, may be of consequence to improve the productivity. But most of the methods proposed till now suffers from a significant computation burden and can`t often find the optimaul values. One way to overcome such difficulties is to apply the Micro-Genetic Algorithms, which can allow to find the optimul values, to the minimum-time problem. This paper propose an approach for solving the minimum-time path planning by using Micro-Genetic Algorithms. The effectiveness of the proposed method is demonstrated using the 2 d.o.f plannar Robot manipulator.
We propose a minimum-time path planning soheme for the robot manipulator using Hopfield neural network. The minimum-time path planning, which can allow the robot system to perform the demanded tasks with a minimum execution time, may be of consequence to improve the productivity. But most of the methods proposed till now suffers from a significant computational burden and thus limits the on-line application. One way to avoid such a difficulty is to apply the neural network technique, which can allow the parallel computation, to the minimum-time problem. This paper propose an approach for solving the minimum-time path planning by using Hopfield neural network. The effectiveness of the proposed method is demonstrarted using the PUMA 560 manipulator.
We propose a time-optimal path planning scheme for the robot manipulator using Hopfield neural network. The time-optimal path planning, which can allow the robot system to perform the demanded tasks with a minimum execution time, may be of consequence to improve the productivity. But most of the methods proposed till now suffers from a significant computational burden and thus limits the on-line application. One way to avoid such a difficulty is to apply the neural networke technique, which can allow the parallel computation, to the minimum time problem. This paper proposes an approach for solving the time-optimal path planning by using Hopfield neural network. The effectiveness of the proposed method is demonstrarted using a PUMA 560 manipulator.
Minjae Lee;SeungSoo Jang;Woosung Cho;Janghee Lee;CheolWoo Lee;Song Hyun Kim
Nuclear Engineering and Technology
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제56권1호
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pp.92-99
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2024
To minimize the cumulative radiation dose, various path-finding approaches for single agent have been proposed. However, for emergence situations such as nuclear power plant accident, these methods cannot be effectively utilized for evacuating a large number of workers because no multi-agent method is valid to conduct the mission. In this study, a novel algorithm for solving the multi-agent path-finding problem is proposed using the conflict-based search approach and the objective function redefined in terms of the cumulative radiation dose. The proposed method can find multi paths that all agents arrive at the destinations with reducing the overall radiation dose. To verify the proposed method, three problems were defined. In the single-agent problem, the objective function proposed in this study reduces the cumulative dose by 82% compared with that of the shortest distance algorithm in experiment environment of this study. It was also verified in the two multi-agent problems that multi paths with minimized the overall radiation dose, in which all agents can reach the destination without collision, can be found. The method proposed in this study will contribute to establishing evacuation plans for improving the safety of workers in radiation-related facilities.
본 연구는 우울증에 대한 무망감 이론을 근거로 하여 저소득층의 외상과 스트레스 같은 부정적 생활 경험과 매개변인으로 제안된 무망감을 통하여 우울증이 유발되는지를 확인하고, 이 구조에서 사회적 문제해결능력의 영향을 파악하는 것이다. 연구대상은 20세 이상의 국민기초생활보장법상 수급권자와 자활후견기관과 연계된 차상위계층 175명이다. 연구결과, 저소득층의 스트레스는 무망감에 정적 영향을 미치며, 스트레스와 무망감은 우울증에 정적 영향을 나타내었다. 또한 우울증에 대한 무망감 이론을 근거로 제안된 스트레스는 무망감을 매개변인으로 우울증에 영향을 미치는 경로를 나타내었다. 이러한 구조에서 사회적 문제해결능력은 스트레스가 무망감에 미치는 영향과 무망감이 우울증에 미치는 영향을 감소하는 요인으로 밝혀졌다. 이러한 결과를 바탕으로 저소득층의 무망감과 우울증에 대한 실천개입의 강조와 정신건강증을 위한 함의들이 논의되었다.
In this paper, we consider the updating problems to reconstruct the biconnected-components and to reconstruct the weighted shortest path in response to the topology change of the network. We propose two distributed algorithms. The first algorithm solves the updating problem that reconstructs the biconnected-components after the several processors and links are added and deleted. Its bit complexity is O((n'+a+d)log n'), its message complexity is O(n'+a+d), the ideal time complexity is O(n'), and the space complexity is O(e long n+e' log n'). The second algorithm solves the updating problem that reconstructs the weighted shortest path. Its message complexity and ideal-time complexity are $O(u^2+a+n')$ respectively.
A mathematical approach to solving the time-varying obstacle avoidance problem is pursued. The mathematical formulation of the problem is given in robot joint space(JS). View-time concept is used to deal with time-varying obstacles. The view-time is the period in which a time-varying obstacles. The view-time is the period in which a time-varying obstacle is viewed and approximated by an equivalent stationary obstacle. The equivalent stationary obstacle is the volume swept by the time-varying obstacle for the view-time. The swept volume is transformed into the JS obstacle that is the set of JS robot configurations causing the collision between the robot and the swept volume. In JS, the path avoiding the JS obstacle is planned, and a trajectory satisfying the constraints on robot motion planning is planned along the path. This method is applied to the collision-free motion planning of two SCARA robots, and the simulation results are given.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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