The design of efficient search path to maximize the Cumulative Detection Probability(CDP) is mainly dependent on experience and intuition when searcher detect the target using SONAR in the ocean. Recently with the advance of modeling and simulation method, it has been possible to access the optimization problems more systematically. In this paper, a method for the optimal search path calculation is developed based on the combination of the genetic algorithm and the calculation algorithm for detection range. We consider the discrete system for search path, space, and time, and use the movement direction of the SONAR for the gene of the genetic algorithm. The developed algorithm, OASPP(Optimal Acoustic Search Path Planning), is shown to be effective, via a simulation, finding the optimal search path for the case when the intuitive solution exists. Also, OASPP is compared with other algorithms for the measure of efficiency to maximize CDP.
도로에서의 최적 경로 탐색은 출발지와 목적지의 위치를 알고 있는 경우로서 탐색에 대한 일종의 사전 지식을 가진 탐색으로 A* 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 단방향 A* 알고리즘은 최적의 경로를 보장해 주는 반면 탐색 시간이 많이 소요되고 양방향 A* 알고리즘은 최적 경로를 보장해 주지 못하거나 최적 경로 보장을 위해서는 오히려 단방향 A* 보다 탐색 시간이 더 많이 소요될 수도 있다. 본 논문에서는 탐색 시간이 우수하며 최적 경로를 보장하는 새로운 양방향 A* 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 효용성을 확인하기 위하여 실제 도로에 적용한 격과 정확한 최적 경로를 탐색하고 탐색 시간도 매우 우수한 것으로 확인되었다.
Proposal algorithm in this paper introduced cells, units of router group, for distributed processing of previous genetic algorithm. This paper presented ways to reduce search delay time of overall network through cell-based genetic algorithm. As a result of performance analysis comparing with existing genetic algorithm through experiments, the proposal algorithm was verified superior in terms of costs and delay time. Furthermore, time for routing an alternative path was reduced in proposal algorithm, in case that a network was damaged in existing optimal path algorithm, Dijkstra algorithm, and the proposal algorithm was designed to route an alternative path faster than Dijkstra algorithm, as it has a 2nd shortest path in cells of the damaged network. The study showed that the proposal algorithm can support routing of alternative path, if Dijkstra algorithm is damaged in a network.
휴리스틱 기반의 유전 알고리즘 경로 탐색(H-GAP)은 노드, 에지 정보를 필요로 하지 않기 때문에 기존 경로 탐색 알고리즘의 단점을 보완하고 빠른 속도로 경로 탐색을 수행할 수 있다. 하지만 H-GAP를 이용해 탐색한 경로는 비 노드 기반이기 때문에 불필요한 경로 정보가 포함되어 탐색된 경로가 최적의 경로가 아닐 때도 있다. 본 논문에서는 H-GAP를 이용해 탐색한 경로를 최적화하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 H-GAP의 경로 탐색이 완료된 후 광선 추적 알고리즘을 이용해 불필요한 경로 정보를 제거하여 경로를 최적화한다.
Robots, games and life applications have been developed while computer areas are developed. Moreover, various applications have been utilized for various users including the early childhood. Recently, smart phones have been dramatically used by various users including early childhood. Many applications need to find a path from a starting point to destinations. For example, without using real maps, users can find the direct paths for the destinations in realtime. Specifically, path exploration in game programs is so important to have accurate results. Nowadays, with these techniques, diverse applications for educations of early childhood have been developed. To deal with the functions, necessity of efficient path search programs with high accuracy becomes much higher. In this paper, we design and develop a friendly maze program for early childhood based on a path searching algorithm. Basically, the path of lineal distance from a starting location to destination is considered. Moreover, weight values are calculated by considering heuristic weighted h(x). In our approach, A* algorithm searches the path considering weight values. Moreover, we utilize depth first search approach instead of breadth first search in order to reduce the search space. so it is proper to use A* algorithm in finding efficient paths although it is not optimized paths.
Genetic algorithm(GA) is useful to find optimal solution without any special mathematical modeling. This study presents to search optimal path of Autonomous Mobile Robot(AMR) by using GA without encoding and decoding procedure. Therefore, this paper shows that the proposed algorithm using GA can reduce the computation time to search the optimal path.
In this study, we propose a practical path planning method that combines the A* search algorithm and minimum snap trajectory generation. The A* search algorithm determines a set of waypoints to avoid collisions with surrounding obstacles from a starting to a destination point. Only essential waypoints (waypoints necessary to generate smooth trajectories) are extracted from the waypoints determined by the A* search algorithm, and an appropriate time between two adjacent waypoints is allocated. The waypoints so determined are connected by a smooth minimum snap trajectory, a dynamically executable trajectory for the quadrotor. If the generated trajectory is invalid, we methodically determine when intermediate waypoints are needed and how to insert the points to modify the trajectory. We verified the performance of the proposed method by various simulation experiments and a real-world experiment in a forested outdoor environment.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제12권1호
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pp.596-604
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2020
Previous studies on pipe auto-routing algorithms generally used such algorithms as A*, Dijkstra, Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, and Ant Colony Optimization, to satisfy the relevant constraints of its own field and improve the output quality. On the other hand, this study aimed to significantly improve path-finding speed by applying the Jump Point Search (JPS) algorithm, which requires lower search cost than the abovementioned algorithms, for pipe routing. The existing JPS, however, is limited to two-dimensional spaces and can only find the shortest path. Thus, it requires several improvements to be applied to pipe routing. Pipe routing is performed in a three-dimensional space, and the path of piping must be parallel to the axis to minimize its interference with other facilities. In addition, the number of elbows must be reduced to the maximum from an economic perspective, and preferred spaces in the path must also be included. The existing JPS was improved for the pipe routing problem such that it can consider the above-mentioned problem. The fast path-finding speed of the proposed algorithm was verified by comparing it with the conventional A* algorithm in terms of resolution.
본 논문에서는 실내 환경에서 작업하는 로봇의 무 충돌 경로계획을 위하여 휴리스틱 작업 경로계획 방법을 제안한다. 이 방법은 모양공간을 격자로 분할하여 작은 크기의 격자를 여러개 합한 큰 격자로 장애물 모양공간을 재구성 하여 시작점의 노드와 목표점의 노드간의 연결을 노드와 노드사이의 거리와 장애물의 확률적 분포 같은 지역적인 정보를 이용하여 통로를 만들고 그 공간에서 작은 격자의 모양공간에서 그래프 연결을 찾는 방법으로 경로 및 작업을 계획하는 방법이다. 이 방법은 전체 모양공간에 대한 그래프를 기억시킬 필요가 없어 모양공간 내에서 노드나 격자의 증가에 따른 기억용량의 증가가 크지 않으며 전체 그래프에 대한 탐색을 하지 않으므로 계산량이 많지 않다. 제안한 알고리즘의 평가를 위하여 이동 로봇이 격자화된 실내지형에 대하여 최단거리의 경로계획을 성공적으로 수행하였음을 확인하였다.
본 논문에서는 사진에 포함된 위치정보를 이용하여 최단경로 알고리즘을 적용한 최적화된 경로를 설정할 수 있는 서비스를 제안하였으며 제안한 서비스를 제공하기 위한 시스템을 설계 및 구현하였다. 사진 안에 있는 EXIF 정보에 포함된 GPS정보를 추출하여 출발지점, 경유지점, 도착지점을 설정한 후 설정된 경로정보에 최단경로 알고리즘(shortest path algorithm)을 적용하여 최적화된 경로를 탐색한다. 구해진 최적화된 경로정보는 야후 맵 API를 활용하여 웹 지도상에 표시된다. 이를 위해 사진 속 위치정보 추출방법, 최단경로 알고리즘을 활용한 경로 정렬(sort) 방법 그리고 야후 맵 API를 이용한 이용자 UI를 활용하여 경로탐색 시스템을 설계하고 이를 바탕으로 GPS정보가 있는 사진 파일을 이용한 최적화된 경로탐색 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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