• 제목/요약/키워드: traveling salesman

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$A^*PS$-PGA를 이용한 무인 항공기 생존성 극대화 경로계획 (A Path Planning to Maximize Survivability for Unmanned Aerial Vehicle by using $A^*PS$-PGA)

  • 김기태;전건욱
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제34권3호
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    • pp.24-34
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    • 2011
  • An Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is a powered pilotless aircraft, which is controlled remotely or autonomously. UAVs are an attractive alternative for many scientific and military organizations. UAVs can perform operations that are considered to be risky or uninhabitable for human. UA V s are currently employed in many military missions such as reconnaissance, surveillance, enemy radar jamming, decoying, suppression of enemy air defense (SEAD), fixed and moving target attack, and air-to-air combat. UAVs also are employed in a number of civilian applications such as monitoring ozone depletion, inclement weather, traffic congestion, and taking images of dangerous territory. For accomplishing the UAV's missions, guarantee of survivability should be preceded. The main objective of this study is to suggest a mathematical programming model and a $A^*PS$-PGA (A-star with Post Smoothing-Parallel Genetic Algorithm) for an UAV's path planning to maximize survivability. A mathematical programming model is composed by using MRPP (Most Reliable Path Problem) and TSP (Traveling Salesman Problem). A path planning algorithm for UAV is applied by transforming MRPP into SPP (Shortest Path Problem).

왕복비대칭 가변이동속도에서의 효율적 배송차량경로 탐색해법 연구 (An Efficient Vehicle Routing Heuristic for Various and Unsymmetric Forward and Backward Vehicle Moving Speed)

  • 문기주;박성미
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제36권3호
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    • pp.71-78
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    • 2013
  • An efficient vehicle routing heuristic for different vehicle moving times for forward and backward between two points is studied in this research. Symmetric distance or moving times are assumed to move back and forth between two points in general, but it is not true in reality. Also, various moving speeds along time zones are considered such as the moving time differences between rush hours or not busy daytimes. To solve this type of extremely complicated combinatorial optimization problems, delivery zones are specified and delivery orders are determined for promising results on the first stage. Then delivery orders in each zone are determined to be connected with other zones for a tentative complete delivery route. Improvement steps are followed to get an effective delivery route for unsymmetric-time-varing vehicle moving speed problems. Performance evaluations are done to show the effectiveness of the suggested heuristic using computer programs specially designed and developed using C++.

혼합정수 선형계획법과 유전 알고리듬을 이용한 다수 무인항공기 임무할당 (Task Assignment of Multiple UAVs using MILP and GA)

  • 최현진;서중보;김유단
    • 한국항공우주학회지
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    • 제38권5호
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    • pp.427-436
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    • 2010
  • 본 논문은 다수의 목표물과 다수의 임무가 존재하는 상황에서의 다수 무인항공기의 임무할당 문제를 다룬다. 다수 무인항공기의 임무할당 문제는 순회 세일즈맨 문제, 차량 라우팅 문제와 같은 조합최적화 문제의 일종으로 NP-hard의 계산 복잡도를 가지고 있다. 이런 성격의 문제는 문제의 크기가 커질수록 계산시간이 급격히 증가하는 특징을 지니기 때문에 문제를 효율적으로 풀기 위해서 근사화 방법 또는 발견적인 방법을 사용한다. 본 연구에서는 임무할당 문제를 혼합정수 선형계획 문제로 정식화하고, 혼합정수 선형계획법과 유전 알고리듬으로 해를 구하였다. 다수의 목표물, 다수의 임무, 장애물이 존재하는 환경에 대한 수치 시뮬레이션을 수행하여 각 방법의 최적성과 효율성에 대해 검토하였다.

UAV 감시정보정찰 임무분석 및 설계 도구 개발 (Development of Mission Analysis and Design Tool for ISR UAV Mission Planning)

  • 김홍래;전병일;이나래;최성동;장영근
    • 한국항공우주학회지
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    • 제42권2호
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    • pp.181-190
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    • 2014
  • 무인항공기(UAV)를 이용하여 효율적인 감시정찰을 수행하기 위해서는 센서의 고성능, 다중화와 함께 운용상황에 맞는 최적화된 비행경로계획이 요구된다. 이뿐만 아니라 시스템 개발 또는 임무운용 전 임무 효용성 평가, 평시와 전시에 빠른 작전 결정을 위해서는 임무를 가시화할 수 있는 가시화 도구가 필요하다. 본 연구에서는 STK(Systems Tool Kit)와 MATLAB을 통합한 임무 가시화 및 분석 도구를 개발하고 이를 통하여 UAV 감시정보정찰(ISR; Intelligence, Surveillance and Reconnaissance) 임무분석을 수행하였다. 개발된 임무분석 도구에는 비행최적화 뿐만 아니라 장애물 회피 알고리즘, FoM(Figure of Merit) 분석 알고리즘이 적용되어 최적의 임무계획이 가능하도록 하였다.

한정 용량 차량 경로 탐색 문제에서 이분 시드 검출 법에 의한 발견적 해법 (The Bisection Seed Detection Heuristic for Solving the Capacitated Vehicle Routing Problem)

  • 고준택;유영훈;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제15권1호
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    • pp.1-14
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    • 2009
  • 본 연구에서는 한정 용량 차량 경로탐색 문제(CVRP, Capacitated Vehicle Routing Problem)에서 이분 시드 검출 방법(Bisection Seed Detection)을 이용한 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 3단계로 구성된다. 1단계에서는 improved sweep 알고리즘을 이용해서 초기 클러스터를 구성한다. 2단계에서는 1단계에서 얻은 각 클러스터에 대하여 이분 시드 검출 법을 이용해서 seed 노드를 선택하고, regret 값에 따라 각 경로에 고객 노드들을 삽입 함으로서 차량 이동 경로를 생성한다. 3단계에서는 tabu 탐색 방법과 노드 교환 알고리즘(node exchange algorithm)을 이용하여 2단계에서 얻어진 각 경로를 더욱 향상 시킨다. 본 논문의 실험에서는 제안된 휴리스틱이 비교적 빠른 시간 내에 최적 근사 값을 얻을 수 있음을 보였으며, 이는 빠른 실행 시간을 요구하는 실 업무에 유용하다.

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서열순서화문제를 위한 상위정보를 이용하는 혼합형 유전 알고리즘 (A Hybrid Genetic Algorithm Using Epistasis Information for Sequential Ordering Problems)

  • 서동일;문병로
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제15권6호
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    • pp.661-667
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    • 2005
  • 본 논문에서는 서열순서화문제를 위한 새로운 혼합형 유전알고리즘을 제안한다. 제안된 유전알고리즘에서는 보로노이양자 화교차를 교차연산자로 사용하고 경로보전 3-최적화를 지역탐색 휴리스틱으로 사용한다. 보로노이양자화교차는 주어진 문제 인스턴스의 상위 정보를 이용하는 교차연산자이다. 이것은 원래 순회판매원문제를 위해서 제안된 교차연산자이기 때문에 서열순서화문제에 적용하기 위해서는 상당한 변형을 필요로 한다. 본 연구에서는 서열순서화문제에 맞도록 보로노이양자화교차를 적절히 변형하고, 변형된 보로노이양자화교차에서 필요로 하는 가능해생성알고리즘, 선행관계사이클분해알고리즘, 유전자거리지정방법 등을 개발하였다. TSPLIB와 ZIB-MP-Testdata로부터 얻어진 서열순서화문제 인스턴스들에 대한 실험결과, 제안된 유전알고리즘이 비교된 다른 유전알고리즘들에 비해서 더 안정적이고 성능이 우수한 것으로 나타났다.

집단간 긍정적.부정적 상호작용을 이용한 다중 집단 개미 모델 (Multi Colony Ant Model using Positive.Negative Interaction between Colonies)

  • 이승관;정태충
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제10B권7호
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    • pp.751-756
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    • 2003
  • 개미 집단 최적화는 최근에 제안된 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 기존의 개미 집단 시스템의 성능을 향상시키기 위해 강화와 다양화를 통한 집단간 긍정적 상호작용과 부정적 상호작용을 수행하는 다중 집단 개미 모델을 제안한다. 이 알고리즘은 TSP 문제를 해결하기 위해 몇 개의 에이전트 집단으로 이루어진 ACS 집단간의 상호작용을 통해 문제를 해결하는 방법이다. 본 논문에서는 이 제안된 방법을 TSP 문제에 적용해 보고 그 성능에 대해 기존의 ACS 방법과 비교 평가해, 문제 해결의 질적 수준이 우수하다는 것을 실험을 통해 알아보고자 한다.

CAD 데이타를 이용한 용접용 로보트의 최적 교시 (Optimal Teaching for a Spot Welding Robot Using CAD Data)

  • 이수영;정명진;변증남
    • 대한전자공학회논문지
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    • 제27권10호
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    • pp.24-33
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    • 1990
  • 한 대의 자동차에는 많은 용접자들이 분포하므로 각 로보트에 할당되는 용접점의 수가 커지는데, 전체 공정에서 용접 작업이 차지하는 시간을 줄이기 위해서 용접 순서를 적절하게 계획할 필요성이 있다. 본 논문에서는 점 용접용 로보트의 효과적인 교시를 위한 오프라인 프로그래밍 방법을 제안한다. 이는 용접 로보트와 작업 대상물과의 충돌을 고려하여, 충돌 회피를 보장하며 최단 거리를 갖는 용접 순서를 계획하는데에 고전적인 TSP 알고리듬을 변형하여 적용한 것으로서 자동차 용접 작업에 응용한다. 또한 작업을 계획아는데에 필요한 모델 데이터로 기존의 일반적인 CAD 시스템과 그의 데이터를 이용할 수 있도록 하므로써, 데이터 베이스의 구축을 한층 용이하고 또 정교하게 할 수 있다록 한다. 자동차 생산 공정의 한 예에 본 교시 방식을 적용하므로써, 이의 효율성을 보인다.

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다중위성 추적 안테나의 위성추적 최적 스케쥴링 (Optimal Scheduling of Satellite Tracking Antenna of GNSS System)

  • 안채익;신호현;김유단;정성균;이상욱;김재훈
    • 한국항공우주학회지
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    • 제36권7호
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    • pp.666-673
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    • 2008
  • 정확도 높은 위성전파항법 시스템의 구축을 위해서는 지상국과 우주궤도 상의 각 전파항법 위성 간의 데이터 통신을 통하여 각 위성 시스템의 상태 모니터링, 궤도 보정, 상호 무결성 판정 작업 등이 필수적이다. 제한된 소수의 지상국 안테나로 다수의 위성을 추적해야 하기 때문에 지상국 안테나의 효율적인 사용을 위한 방위각과 앙각의 시간계획이 필요하다. 중궤도를 돌고 있는 전파항법 위성은 일정한 궤도를 공전하고 있지만 지구가 자전하고 있는 관계로 지구상을 동일한 궤적으로 통과하지 않기 때문에 매 순간 지상국 안테나의 추적 경로계획을 새롭게 짜야한다. 본 연구에서는 다중위성 추적을 위한 지상국 안테나의 최적 방위각 및 앙각 스케쥴을 찾기 위해서 강화학습 기법 중의 하나인 Q 학습 기법과 유전자 기법을 이용하여 최적 알고리즘을 개발하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 알고리즘의 최적성을 검증하는 연구를 수행하였다.

개미 집단 최적화에서 강화와 다양화의 조화 (Balance between Intensification and Diversification in Ant Colony Optimization)

  • 이승관;최진혁
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.100-107
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    • 2011
  • 휴리스틱 탐색에서 강화(Intensification)와 다양화(Diversification)의 조화는 중요한 연구 부분이다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 접근법의 하나인 개미 집단 시스템(Ant Colony System, ACS)에서 강화와 다양화의 조화를 통한 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다양화 전략으로 전역 최적 경로가 향상되지 않는 경우 반복 탐색 구간을 고려해 상태전이 규칙의 파라미터를 변경해 탐색하고, 이러한 다양화 전략을 통해 발견된 전역 최적 경로에서 이전 전역 최적 경로와 현재 전역 최적 경로의 중복 간선에 대해 페로몬을 강화시켜 탐색하는 혼합된 탐색 방법을 제안한다. 그리고, 실험을 통해 제안된 방법이 기존 ACS-3-opt 알고리즘, ACS-Subpath 알고리즘, ACS-Iter 알고리즘, ACS-Global-Ovelap 알고리즘에 비해 최적 경로 탐색 및 평균 최적 경로 탐색의 성능이 우수함을 보여 준다.