This paper deals with traveling salesman problem(TSP) with the stochastic travel time. Practically, the travel time between demand points changes according to day and time zone because of traffic interference and jam. Since the almost pervious studies focus on TSP with the deterministic travel time, it is difficult to apply those results to logistics problem directly. But many logistics problems are strongly related with stochastic situation such as stochastic travel time. We need to develop the efficient solution method for the TSP with stochastic travel time. From the previous researches, we know that Q-learning technique gives us to deal with stochastic environment and neural network also enables us to calculate the Q-value of Q-learning algorithm. In this paper, we suggest an algorithm for TSP with the stochastic travel time integrating Q-learning and neural network. And we evaluate the validity of the algorithm through computational experiments. From the simulation results, we conclude that a new route obtained from the suggested algorithm gives relatively more reliable travel time in the logistics situation with stochastic travel time.
The behavioral mechanism underlying the traffic assignment model is a choice, or decision-making process of traveling paths between origins and destinations. The deterministic approach to traffic assignment assumes that travelers choose shortest path from their origin-destination pair. Although this assumption seems reasonable, it presumes that all travelers have perfect information regarding travel time, that they make consistently correct decision, and that they all behave in identical fashion. Stochastic user equilibrium assignment relaxes these presumptions by including a random component in traveler's perception of travel time. The objective of this study is to compare "A Model of Deterministic User Equilibrium Assignment" with "Models of Stochastic User Equilibrium Assignment" in the theoretical and practical aspects. Specifically, SUE models are developed to logit and probit based models according to discrete choice functions. The models were applied to sioux Falls net ork consisting of 24 zones, 24 nodes and 76 links. The distribution of perceived travel time was obtained by using the relationship between speed and traffic flow.
Vehicle travel time (empty travel time pius loaded travel time) is a key parameter for designing AGV-based material handling systems. Especially, the determination of empty vehicle travel time is difficult because of the stochastic nature of the empty vehicle locations. This paper presents a method to estimate vehicle travel times for AGV-based material transport systems. The model considers probabilistic aspects for the travel time and vehicle location under random vehicle selection rule and nearest vehicle selection rule. The estimation of empty travel time is of major effort. Simulation experiments are used to verify the proposed travel time model, and the simulation results show that the presented model provides reasonable travel time estimations.
최근 몇 년간 도시교통문제의 해결책으로 부각되어온 지능형교통체계(ITS : Intelligent Transport System)의 한 분야로 첨단여행자 정보체계(ATIS : Advanced Travellers Information System)는 자동차에 장착된 항법장치(CNS)를 통해 운전자에게 원하는 목적지까지 최적경로를 제공하거나 경로에 대한 통행시간 정보를 제공 또는 예측해 주는 시스템이다. 본 연구에서는 이러한 최적경로 제공이나 통행시간 예측에 있어 좀 더 효율적인 통행시간 예측모형을 개발하고자 하였다. 현재까지의 통행시간 예측은 운전자가 통행을 시작할 때의 교통상황에 대한 정보이기 때문에 운전 중에 달라지는 교통상황을 반영할 수 없어 이로 인해 운전자가 경험하는 통행시간과 큰 차이를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 이러한 불합리적인 예측시스템을 개선시킬 수 있는 예측된(predicted) 통행시간 예측 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 우선 통행시간 예측모형을 특정링크에 적용시켜 모형들의 예측치와 실제 통행시간을 비교하여 교통량 흐름 패턴에 따라 어느 모형이 적합한지, 또 예측시간이 달라짐에 따라 모형들의 적합도와 첨두와 비첨두시 예측시간 간격에 따라 예측치와 실측치의 오차율을 알아보았다, 이를 통해 선정된 확률과정 모형과 칼만 필터링 예측모형을 서울시의 4개축에 대해서 다시 적용해 보았다. 그 결과 단기통행시간 예측에 있어서는 칼만필터링모형이, 장기 통행시간 예측에 있어서는 확률과정 모형이 통행시간 예측에 있어 우수한 모형임을 밝혀냈다. 마지막으로 서울시 28개 교통축의 5분 후 통행시간 예측에 칼만필터링 모형을 이용하여 오차분석을 적용하여 보았다. 그 결과 칼만필터링 모형이 신뢰할 만한 오차율을 보였다.
도심지에서 수요지간의 이동시간은 복잡한 도로사정과 외부환경으로 인하여 실시간 변화하는 교통상황에 큰 영향을 받고 있으며, 수요는 시기나 성향에 따라 확률적으로 변화하고 있다. 대부분의 차량경로문제 연구는 차량경로를 선정함에 있어 수요지간의 이동거리와 평균속력, 확정된 수요를 고려하여 경로를 구성하고 있으며, 교통상황과 확률적인 수요의 동적인 외부환경 반영이 미흡하였다. 본 연구에서는 원활 지체 정체의 교통상황과 확률적인 수요를 고려한 현실적인 차량경로문제를 제안하였다. 수리모형을 구축하고, CPLEX 11.1을 이용하여 검증하였으며, 총 소요시간을 최소화하는 Hybrid 유전자 알고리즘을 제안하였다. 교통상황과 확률적 수요를 고려한 차량경로문제의 결과를 기존의 휴리스틱 알고리즘과 비교하였으며, 본 연구에서 제안한 알고리즘이 가장 우수한 해를 제공하였다.
전통적으로 동적 교통망 모형들은 실시간 교통운영 문제를 위한 도구로 인식되어 왔다. 이와 같은 모형들을 활용하는 방안 중 하나는 예측통행시간을 생성하는 것이다. 예측통행시간 정보는 통행자들이 혼잡한 지역에서 덜 혼잡한 지역으로 경로를 전환할 수 있도록 해 주는데 이는 교통망의 용량을 효과적으로 활용하게 한다. 이러한 접근 방법은 돌발상황이 발생했을 때 매우 효과적일 것으로 예상된다. 이 때 고려해야 할 사항은 통행시간정보가 미래 통행여건 자체에 영향을 준다는 점이다. 이로 인해 예기치 못한 과잉반응(over-reaction)을 야기할 수 있으며 예측정보의 신뢰도를 떨어뜨리는 요인으로 작용할 수도 있다. 본 연구에서는 돌발상황 발생 시를 대상으로 교통망 차원의 통행시간 예측모형을 제시한다. 이 모형에서는 모든 운전자가 개인 차내 단말기를 통해 상세한 교통정보를 이용할 수 있으며 이러한 정보를 바탕으로 경로선택에 관한 의사결정을 할 수 있다고 가정하였다. 경로기반(route-based)의 확률론적 변등부등식(stochastic variational inequality)을 통행시간예측의 기본모형으로 사용하였으며 운전자의 경로전환의사를 반영하기 위해 경로전환함수를 적용하였다. 컴퓨터 프로그램과 간단한 교통망 분석을 통해 제안된 모형의 특성을 살펴보았다.
The stochastic vehicle routing problem (VRP) is a problem of growing importance since it includes a reality that the deterministic VRP does not have. The stochastic VRP arises whenever some elements of the problem are random. Common examples are stochastic service quantities and stochastic travel times. The solution methodologies for the stochastic VRP are very intricate and regarded as computationally intractable. Even heuristics are hard to develope and implement. On possible way of solving it is to apply a solution for the deterministic VRP. This paper presents a performance evaluation of four simple heuristic for the deterministic VRP is a stochastic environment. The heuristics are modified to consider the time window constraints. The computational results show that some of them perform very well in different cases of the stochastic VRP.
To constuct the stochastic model for performance evaluation of Multi-AGV, two aspects must be considered. The first is stochastic situation for moving jobs. The second is the dispatching rule of AGV. In this paper, the stochastic model for performance evaluation of Multi-AGV is developed. The case of stochastic model with two AGV is developed. But it difficult to solve in the case of stochastic model with more than three AGV because the model have three-ordered equations. The evaluation factor of the model is utilization and empty travel time of AGV. Using these factors, one can easily evaluate a wide range of handling and layout alternatives from given flow data. Hence, the model would be most effective when used in the early stage of designing to narrow down the number of alternative prior to simuation.
균열암반에서의 지하수유동 모사를 위한 추계적 연속테 모델링 기법이 개발되었다. 추계적연속체 모델은 균열수의 제한을 가지는 개별균열연결망 모델의 단점을 극복할 수 있다. 뿐만 아니라 개별균열연결망 모델에서 가능한 확률론적 해석과 전도성이 큰 균열을 통한 지하수 유동을 근접하게 모사할 수 있는 장점을 가진다. 추계적연속체 모델은 개별균열연결망 모델에 근거하여 생성된다. 개별균열연결망 모델은 일정크기의 소블록으로 나누어지며 각 소블록 투수계수의 확률밀도함수와 베리오그램 함수로부터 추계적연속체 모델에서의 투수계수의 공간적 분포를 정의할 수 있다. 이 연구에서 추계적연속체 모델과 개별균열연결망 모델의 적합성을 보여 주기 위하여 수치실험을 통하여 지하수 유동 이동시간을 계산하고 상호 비교하였다. 그리고 추계적연속체 모델은 방사성폐기물 처분장의 확률론적 안전성 펑가를 위해 필요한 지하수 유동속도의 확률분포를 제공할 수 있는 모델임을 제시할 수 있었다.
확률적 통행배정모형은 확정적 모형이 갖는 여러 경직된 가정들을 완화시킬 수 있다는 점에서 많은 연구자들의 연구대상이 되어왔으나, 확률개념이 모형에 내포됨에 따라 풀기가 쉽지 않다는 한계를 갖고 있다. 또한 현재까지 제시된 모형들도 교통망부하(Network loading) 단계에서 대안경로수를 제한함으로서 교통량에 종속적인 통행비용이 변하는 경우. 이를 선택대안의 변화로 반영하지 못하는 문제점과 확률적 사용자균형해를 구하는 단계에서 휴리스틱하게 접근하는 문제점들을 갖고 있다. 본 연구에서는 이들 확률적 통행배정모형의 문제점들을 해결할 수 있는 새로운 모형과 이를 풀기 위한 알고리듬을 제시하는데 목적이 있다. 제시되는 모형들은 로짓모형을 기반으로 개발되며 Wardrop의 확률적 균형상태를 도출하게 된다. 풀이 알고리듬은 링크가 아닌 경로를 기반으로 구축되는데, 모든 경로를 열거해야 하는 어려움이 있지만. 선택경로를 제한함으로서 발생되는 문제를 피할 수 있으며, 초기에 한번만 모든 경로를 열거해놓으면 이를 계속 사용하기 때문에 계산시간도 줄일 수 있다. 또한 본 연구에서 제시되는 수리최소화모형은 목적함수를 직접 평가(evaluation)하기 때문에 수렴해에 신속히 수렴하며, Sheffi(1985)가 제시한 동등 수리모형(equivalent mathematical program)보다 이해하기 쉽다는 장점이 있다. 제시된 모형을 평가하기 위하여 예제 교통망을 이용하며, 각 모형들의 장단점을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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