Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.50
no.5
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pp.298-306
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2013
Nowadays, a transporter manager plans the schedule of the block transportation by considering the experience of the manager, the production process of the blocks and the priority of the block transportation in shipyard. The schedule planning of the block transportation should be rearranged for the reflection of the path blocking cases occurred by unexpected obstacles or delays in transportation. In this paper, the optimal block transportation path planning system is developed for rearranging the schedule of the block transportation by considering the damaged path. $A^*$ algorithm is applied to calculate the new shortest path between the departure and arrival of the blocks transported through the damaged path. In this algorithm, the first node of the damaged path is considered as the starting position of the new shortest path, and then the shortest path calculation is completed if the new shortest path is connected to the one of nodes in the original path. In addition, the data structure for the algorithm is designed. This optimal block transportation path planning system is applied to the Philippine Subic shipyard and the ability of the rapid path modification is verified.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.7
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pp.893-900
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2007
This paper suggests an algorithm that improves the disadvantages of the Dijkstra algorithm that is commonly used in GPS navigation system, searching for the shortest path. Dijkstra algorithm, first of all, requires much memory for the performance of the algorithm. It has to carry out number of node minus 1, since it determines the shortest path from all the nodes in the graph, starting from the first node. Therefore, Dijkstra algorithm might not be able to provide the information on every second, searching for the shortest path between the roads of the congested city and the destination. In order to solve these problems, this paper chooses a method of searching a number of nodes at once by means of choosing the shortest path of all the path nodes (select of minimum weight arc in-degree and out-degree), excluding the departure and destination nodes, and of choosing all the arcs that coincide with the shortest path of the path nodes, from all the node outgoing arcs starting from the departure node. On applying the suggested algorithm to 14 various digraphs, we succeeded to search the shortest path. In addition, the result was obtained at the speed of 2 to 3 times faster than that of Dijkstra algorithm, and the memory required was less than that of Dijkstra algorithm.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.18
no.2
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pp.66-95
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1992
Shortest paths are one of the simplest and most widely used concepts in deterministic networks. A decison of troops movement route can be analyzed in the network with a shortest path algorithm. But in reality, the value of arcs can not be determined in the network by crisp numbers due to imprecision or fuzziness in parameters. To account for this reason, a fuzzy network should be considered. A fuzzy shortest path can be modeled by general fuzzy mathematical programming and solved by fuzzy dynamic programming. It can be formulated by the fuzzy network with lingustic variables and solved by the Klein algorithm. This paper focuses on a revised fuzzy shortest path algorithm and an application is discussed.
An AGV(Automated Guided Vehicle) where is running on production automated system is related efficiency of production system similarly. On previous study proposed a path collision avoidance algorithms using shortest path of AGV. Running time about loading and unloading with shortest path of AGV is important factor to decide the production system efficiency. In this paper, we propose a method of shortest path and shortest time. Also propose the decision making method of collision avoidance position for setup a shortest runway for next command. To do verify the proposed method consist a simulation for AGV. Finally, we compare and analyse the proposed system between the existing system and show that our system can effectively the performance.
This paper presents a global path planning algorithm based on a visibility graph method, and applies additionally various constraints for constructing the reduced visibility graph. The modification algorithm for generating the rounded path is applied to the globally shortest path of the visibility graph using the robot size constraint in order to avoid the obstacle. In order to check the visibility in given 3D map data, 3D CAD data with VRML format is projected to the 2D plane of the mobile robot, and the projected map is converted into an image for easy map analysis. The image processing are applied to this grid map for extracting the obstacles and the free space. Generally, the tree size of visibility graph is proportional to the factorial of the number of the corner points. In order to reduce the tree size and search the shortest path efficiently, the various constraints are proposed. After short paths that crosses the corner points of obstacles lists up, the shortest path among these paths is selected and it is modified to the combination of the line path and the arc path for the mobile robot to avoid the obstacles and follow the rounded path in the environment. The proposed path planning algorithm is applied to the mobile robot LCAR-III.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.35C
no.1
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pp.1-9
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1998
In the circuit model that outputs are latched and input vectors are successively applied at inputs, the gate resizing approach to reduce the delay of the critical pathe may not improve the performance. Since the clock period is etermined by delays of both long and short paths in combinational circuits, the performance (clock period) can be optimized by decreasing the delay of the longest path, or increasing the delay of the shortest path. In order to achieve the desired clock period of a circuit, gates lying in sensitizable long and short paths can be selected for resizing. However, the gate selection in path sensitization approach is a difficult problem due to the fact that resizing a gate in shortest path may change the longest sensitizable path and viceversa. For feasible settings of the clock period, new algorithms and corresponding gate selection methods for resizing are proposed in this paper. Our new gate selection methods prevent the delay of the longest path from increasing while resizing a gate in the shortest path and prevent the delay of the shortest path from decreasing while resizing a gate in the longest sensitizable path. As a result, each resizing step is guaranteed not to increase the clock period. Our algorithmsare teted on ISCAS85 benchmark circuits and experimental results show that the clock period can beoptimized efficiently with out gate selection methods.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.47
no.8
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pp.74-84
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2010
In this paper, we propose a preference-based shortest path algorithm which is combined with Ant Colony Optimization (ACO) and A* heuristic algorithm. In recent years, with the development of ITS (Intelligent Transportation Systems), there has been a resurgence of interest in a shortest path search algorithm for use in car navigation systems. Most of the shortest path search algorithms such as Dijkstra and A* aim at finding the distance or time shortest paths. However, the shortest path is not always an optimum path for the drivers who prefer choosing a less short, but more reliable or flexible path. For this reason, we propose a preference-based shortest path search algorithm which uses the properties of the links of the map. The preferences of the links are specified by the user of the car navigation system. The proposed algorithm was implemented in C and experiments were performed upon the map that includes 64 nodes with 118 links. The experimental results show that the proposed algorithm is suitable to find preference-based shortest paths as well as distance shortest paths.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.8
no.1
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pp.59-63
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2010
The shortest path between two points inside a simple polygon P is a minimum-length path among all paths connecting them which don't pass by the exterior of P. A linear time algorithm for computing the shortest path in a general simple polygon requires triangulating a given polygon as preprocessing. The linear time triangulating is known to very complex to understand and implement it. It is also inefficient in case that the input without very large size is given because its time complexity has a big constant factor. Two points of a polygon P are said to be L-visible from each other if they can be joined by a simple chain of at most two rectilinear line segments contained in P completely. An L-visible polygon P is a polygon such that there is a point from which every point of P is L-visible. We present the customized optimal shortest path algorithm for an L-visible polygon. Our algorithm doesn't require triangulating as preprocessing and consists of simple procedures such as construction of convex hulls and operations for convex polygons, so it is easy to implement and runs very fast in linear time.
Dubins showed that any shortest path of a car-like robot consists of exactly three path segment which are either arcs of circles of radius r(denoted C), or straight line segments(denoted S). Possible six types classified into two families, i.e. CSC and CCC. CSC includes 2 types(LRL and RLR) and CSC includes 4 types(LSL, RSR, LSR, RSL). This paper proposes new formulae for CSC family to find the shortest smooth path between the initial and final configurations of a car-like robot. The formulae is used for finding connection points explicitly between C\longrightarrowS and S\longrightarrowC which are necessary for real applications. The formulae have simple forms mainly because they are transformed into origin of their original coordinates of initial and target configuration, and derived from a standard forms which are a representative configuration of LSL and LSR type respectively. The proposed formulae, which are derived from the standard forms, are simple and new method.
We propose a new method for shortest path planning of mobile robots. The topological information of the graph is obtained by thinning method to generate the collision-free path of robot. And the travelling path is determined through hierarchical planning stages. The first stage generates an initial path by use of Dijkstra's algorithm. The second stage then generates the final path by use of dynamic programming (DP). The DP adjusts the intial path to reduce the total travelling distance of robot. Simulation results are presented to verify the performance of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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