Lee Dong Gyu;Lee Yang Koo;Jung Young Jin;Ryu Keun Ho
Proceedings of the KSRS Conference
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.759-762
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2005
Recently, Intelligent Transportation System(ITS) has been applied to satisfy increasing traffic demand every year and to solve many traffic problems. Especially, Advanced Traveller Information System(ATIS) is a transportation system to optimize the trip of each other vehicle. It is important to provide the driver with quick and comfortable path from source to destination. However, it is difficult to provide a shortest path in a road network with dynamic cost. Because the existing research has a static cost. Therefore, in this paper we propose an operator for searching traffic dependent shortest path. The proposed operator finds the shortest path from source to destination using a current time cost and a difference cost of past time cost. Such a method can be applied to the road status with time. Also, we can expect a predicted arrival time as well as the shortest path from source to destination. It can be applied to efficiently application service as ITS and have the advantages of using the road efficiently, reducing the distribution cost, preparing an emergency quickly, reducing the trip time, and reducing an environmental pollution owing to the saving the fuel.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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제12권2호
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pp.12-21
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2013
This study developed searching network reduction algorithm for reduce shortest path searching time. Developed algorithm is searching nodes that have the including possibility of less weights path than temporal path that consists minimum number of nodes and minimum sum of the straight line distances. The node that has the including possibility of shortest path is the node that the sum of straight line distance from start node and straight line distance to target node is less than the value that temporary path's weights divided by minimum weights units. If searching network reconstitutes only these nodes, the time of shortest path searching will be reduced. This developed algorithm has much effectiveness that start node and target node is close in large network.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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제12권6호
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pp.1-9
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2013
The studies on the shortest path algorithms based on Dijkstra algorithm has been done continuously to decrease the time for searching. $A^*$ algorithm is the most represented one. Although fast searching speed is the major point of $A^*$ algorithm, there are high rates of failing in search of the shortest path, because of complex and irregular networks. The failure of the search means that it either did not find the target node, or found the shortest path, witch is not true. This study proposed $A^*$ algorithm applying method that can reduce searching failure rates, preferentially organizing the relations between the starting node and the targeting node, and appling it in reverse according to the organized path. This proposed method may not build exactly the shortest path, but the entire failure in search of th path would not occur. Following the developed algorithm tested in a real complex networks, it revealed that this algorithm increases the amount of time than the usual $A^*$ algorithm, but the accuracy rates of the shortest paths built is very high.
Conventional shortest path searching a1gorithms are based on the partial searching method such as Dijsktra, Moore etc. The a1gorithms are effective to find a shortest path in mini-modal condition of a network. On the other hand, in multi-modal case they do not find a shortest path or calculate a shortest cost without network expansion. To copy with the problem, called Searching Area Problem (SAP), a global searching method is developed in this paper with Genetic Algorithm. From the results of two examples, we found that the a1gorithm is useful to solving SAP without network expansion.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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제17권5호
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pp.654-659
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2007
This paper proposes the effective method for classifying the working spates and modelling the environments, when complex working environments of AGVS(Automated Guided Vehicle System) ate changed. And, we propose the shortest path searching algorithm using the A* algorithm of graph search method. Also, we propose the methods for finding each AGV's travel time of shortest path. Finally, a simple example is included for visualizing the feasibility of the proposed methods.
The shortest-path searching algorithm must not only find a global solution to the destination, but also solve a turn penalty problem (TPP) in an urban road transportation network (URTN). Although the Dijkstra algorithm (DA) as a representative node-based algorithm secures a global solution to the shortest path search (SPS) in the URTN by visiting all the possible paths to the destination, the DA does not solve the TPP and the slow execution speed problem (SEP) because it must search for the temporary minimum cost node. Potts and Oliver solved the TPP by modifying the visiting unit from a node to the link type of a tree-building algorithm like the DA. The Multi Tree Building Algorithm (MTBA), classified as a representative Link Based Algorithm (LBA), does not extricate the SEP because the MTBA must search many of the origin and destination links as well as the candidate links in order to find the SPS. In this paper, we propose a new Link-Based Single Tree Building Algorithm in order to reduce the SEP of the MTBA by applying the breaking rule to the LBA and also prove its usefulness by comparing the proposed with other algorithms such as the node-based DA and the link-based MTBA for the error rates and execution speeds.
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.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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제12권5호
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pp.36-45
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2013
This paper developed a new shortest path searching algorithm based on Dijkstra's algorithm and $A^*$ algorithm, so it guarantees to find a shortest path in efficient manner. In this developed algorithm, minimum expected weights implies the value that straight line distance from a visiting node to the target node multiplied by minimum link unit, and this value can be the lowest weights between the two nodes. In behalf of the minimum expected weights, at each traversal step, developed algorithm in this paper is able to decide visiting a new node or retreating to the previously visited node, and results are guaranteed. Newly developed algorithm was tested in a real traffic network and found that the searching time of the algorithm was not as fast as other $A^*$ algorithms, however, it perfectly found a minimum path in any case. Therefore, this developed algorithm will be effective for the domain of searching in a large network such as RGV which operates in wide area.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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제17권7호
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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.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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제9권3호
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pp.12-19
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2010
In road network, especially in urban area, inefficiency of travel time is caused by signal control and turn maneuver at intersection and this inefficiency has substantial effects on travel time. When searching for the shortest path, this inefficiency which is caused by turn maneuver must be considered. Therefore, travel time, vehicle volume and delay for each link were calculated by using simulation package, PARAMICS V5.2 for adaptation of turn penalty at 16 intersections of Gangnam-gu. Turn penalty was calculated respectively for each intersection. Within the same intersection, turn penalty differs by each approaching road and turn direction so the delay was calculated for each approaching road and turn direction. Shortest path dealing with 16 intersections searched by Dijkstra algorithm using travel time as cost, considering random turn penalty, and algorithm considering calculated turn penalty was compared and analyzed. The result shows that by considering turn penalty searching the shortest path can decrease the travel time can be decreased. Also, searching the shortest path which considers turn penalty can represent reality appropriately and the shortest path considering turn penalty can be utilized as an alternative.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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