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. 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-MVA in shortest path problem using an evolutionary algorithm which known as the most efficient algorithm among heuristics. For this, the expression method of individuals compatible with the characteristics of shortest path problem, the parameter values of constitution gene, size of the initial population, crossover rate and mutation rate etc. are specified and then the effective genetic algorithm will be proposed. The method presented in this study is developed using the library of the evolutionary algorithm framework (EAF) and then the performance of algorithm is analyzed through the computer experiment.
Path finding and path planning is crucial in today's world where time is an extremely valuable element. It is easy to plan the optimum path to a destination if provided a map but the same cannot be said for an unknown and unexplored environment. It will surely be exhaustive to search and explore for paths to reach the destination, not to mention planning for the optimum path. This is very much similar to finding for an exit of a maze. A very popular competition designed to tackle the maze solving ability of autonomous called Micromouse will be used as a guideline for us to design our maze. There are numerous ways one can think of to solve a maze such as Dijkstra's algorithm, flood fill algorithm, modified flood fill algorithm, partition-central algorithm [1], and potential maze solving algorithm [2]. We will analyze these algorithms from various aspects such as maze solving ability, computational complexity, and also feasibility to be implemented.
Intelligent robots are widely needed in various areas of industry from extremely dangerous environments to service tasks. For autonomous mobile robots, it is significant to move itself safely to a destination point, recognizing its surroundings. Advances in sensor technology and its applications are achieved in order to develop an intelligent robot. In this paper, a mobile robot with a path-finding algorithm is presented. The path-finding algorithm is the one that does not only find a path to designated destination and also recognizes obstacles on the way, calculating its distance. 10 ultrasonic sensor are mounted on the front and rear of the mobile robot to figure out its position. Specular reflection and wide viewing angle, which are inherent characteristics of ultrasonic waves, cause errors in measuring distance.
많은 문제가 그래프로 모델링될 수 있고, 그래프 이론에 기반한 방법에 의해서 해결될 수 있다. 이 논문에서는 분산되고 중첩된 대사경로 네트워크들에 대해서 경로를 찾는 방법에 대해서 다룬다. 제안한 방법은 분산된 그래프를 통합하지 않은 채, 다중 에이전트의 협동작업을 통해서 경로를 찾는 방법이다. 각 그래프에는 해당 그래프를 책임지고 있는 에이전트가 하나씩 있어서, 해당 그래프에서 시작되는 경로검색을 주도하고, 다른 에이전트로부터 경로에 대한 정보 요청에 응답하도록 한다. 제안한 방법에서는 우선 전체 분산된 그래프에 대해서 뷰그래프라고 하는 추상화된 그래프를 형성하고, 이를 이용하여 경로를 찾기 위해 에이전트간에 어떤 방법으로 협력을 할지 알 수 있게 한다. 각 에이전트는 해당 그래프에 대한 최단경로 정보를 관리하고 있다. 어떤 에이전트가 해당 그래프의 어떤 노드에서 시작하는 경로를 찾으라는 요구를 받게 되면, 다른 에이전트로부터 정보를 받아서 목적지까지는 가는 경로를 찾게 된다.
The optimal path-finding problem becomes complicated when multiple variables are simultaneously considered such as physical route length, degree of congestion, traffic capacity of intersections, number of intersections and lanes, and existence of free ways. Therefore, many researchers in various fields (management science, computer science, applied mathematics, production planning, satellite launching) attempted to solve the problem by ignoring many variables for problem simplification, by developing intelligent algorithms, or by developing high-speed hardware. In this research, an integration of expert system technique and case-based reasoning in high level with a conventional algorithms in lower level was attempted to develop an optimal path-finding system. Early application of experienced driver's knowledge and case data accumulated in case base drastically reduces number of possible combinations of optimal paths by generating promising alternatives and by eliminating non-profitable alternatives. Then, employment of a conventional optimization algorithm provides faster search mechanisms than other methods such as bidirectional algorithm and $A^*$ algorithm. The conclusion obtained from repeated laboratory experiments with real traffic data in Seoul metropolitan area shows that the integrated approach to finding optimal paths with consideration of various real world constraints provides reasonable solution in a faster way than others.
This paper proposes a path planning algorithm for mobile robot. To generate an optimal path and minimum time path for a mobile robot, we use the Genetic Algorithm(GA) and Visibility Graph. After finding a minimum-distance between start and goal point, the path is revised to find the minimum time path by path-smoothing algorithm. Simulation results show that the proposed algorithms are more effective.
이 논문에서는 단말기 기반 시스템에서 경로를 탐색할 때 탐색비용을 줄이고, 경로탐색의 질을 높이기 위해 동적 휴리스틱을 제안한다. 동적 휴리스틱이란 고정된 정보가 아닌 서버로부터 지속적으로 전송받는 휴리스틱으로, 교통정보를 계산한 데이터이다. 서버 기반의 경로탐색 서비스는 서버에서 경로를 탐색하여 결과를 클라이언트에 제공하지만, 제안하는 방법은 휴리스틱 정보만을 클라이언트에 전송하고 이를 활용하여 경로탐색을 하게 된다. 이 논문에서는 제안하는 동적 휴리스틱을 적용하기 위해 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 동적 휴리스틱은 지도를 그리드로 나누고, 각 그리드는 구역내 간선들의 최저속도 정보를 가진다. 그리드의 최저속도가 기준치에 미달되면 해당 그리드를 제거하고 경로를 탐색한다.
Analog CPPN-based optimal road boundary detection algorithm for autonomous vehicle is proposed. The CPPN is a massively connected analog parallel array processor. In the paper, the dynamic programming which is an efficient algorithm to find the optimal path is implemented with the CPPN algorithm. If the image of road-boundary information is utilized as an inter-cell distance, and goals and start lines are positioned at the top and the bottom of the image, respectively, the optimal path finding algorithm can be exploited for optimal road boundary detection. By virtue of the parallel and analog processing of the CPPN and the optimal solution of the dynamic programming, the proposed road boundary detection algorithm is expected to have very high speed and robust processing if it is implemented into circuits. The proposed road boundary algorithm is described and simulation results are reported.
사용자가 가능한 센서 가까이에서 이동하는 문제를 최단거리유지 문제(Best Coverage Problem)라 하며, 무선 연결의 안정성을 높이기 위해서 두 개의 센서로부터 최대한 가까이 위치하며 움직이는 이동경로를 차선거리유지 경로(Second Best Coverage Path)라고 한다. 이 논문에서는 센서들의 집합 U와 시작점 s, 끝점 t가 주어질 때, s에서 t까지 이르는 모든 경로 중에서, 가장 가까운 두 개의 센서까지 거리 중 큰 값이 최소가 되는 차선거리유지 경로를 찾는 O(n logn)-시간 알고리즘을 제시하며, 차선거리유지 경로를 따라 움직일 때가 최단거리유지 경로를 따라 움직일 때 보다, 네트워크에의 연결이 보다 안정적임을 보여주는 실험결과도 또한 제시한다.
텔레매틱스의 주요 응용분야인 차량 항법 시스템은 CIS의 지도기술과 CPS의 측위 기술에 융합되어 탄생한 것이다. 기존의 시스템들은 정점과 정점간의 최단경로를 중심으로 한 경로 탐색을 제시하였지만 교통량의 변화와 교통사고 및 수시 병목 구간 등의 교통 변화에 대해서는 능동적인 대처를 할 수 없는 시스템이다. 바꿔 말하면 현실적으로 최단경로 탐색보다는 교통 정보를 파악하며 최단시간에 목적지로 도착하는 최적경로 탐색 시스템이 필요하다. 이 논문에서는 교통 정보를 기반으로 최적경로를 탐색하는 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 최적 경로 탐색을 위한 시스템 구조를 제안하며 기존의 최단경로 탐색 알고리즘의 문제점을 살펴보고 수집되는 교통정보의 방향성을 활용하는 최적경로 탐색 알고리즘을 새롭게 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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