선호도 기반 최단경로 탐색을 위한 휴리스틱 융합 알고리즘

옥승호(Seung-Ho Ok),안진호(Jin-Ho Ahn),강성호(Sungho Kang),문병인(Byungin Moon) 大韓電子工學會 2010 電子工學會論文誌-TC (Telecommunications) Vol.47 No.8

본 논문에서는 개미 군집 최적화 (Ant Colony Optimization; ACO) 및 A* 휴리스틱 알고리즘이 융합된 선호도 기반 경로탐색 알고리즘을 제안한다. 최근 ITS (Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 사용이 증가하면서 경로탐색 알고리즘의 중요성이 더욱 높아지고 있다. 기존의 Dijkstra 및 A*와 같은 대부분의 최단경로 탐색 알고리즘은 최단거리 또는 최단시간 경로 탐색을 목표로 한다. 하지만 이러한 경로 탐색 결과는 더 안전하고 특정 경로를 선호하는 운전자를 위한 최적의 경로가 아니다. 따라서 본 논문에서는 선호도 기반 최단 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 주어진 맵의 링크 속성 정보를 이용하며, 각 링크에 대한 사용자 선호도는 내비게이션 사용자에 의해 설정되어 진다. 제안된 알고리즘은 C로 구현하였으며, 64노드 및 118링크로 구성된 맵에서 다양한 파라미터를 통해 성능을 측정한 결과 본 논문에서 제안한 휴리스틱 융합 알고리즘은 선호도 기반 경로뿐만 아니라 최단 경로 탐색에도 적합함을 알 수 있었다. 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.

최단경로 탐색영역 축소 알고리즘 개발

유영근 한국ITS학회 2013 한국ITS학회논문지 Vol.12 No.2

본 연구에서는 최단경로 탐색 소요시간을 줄이기 위한 목적으로 탐색영역을 축소하는 알고리즘을 개발하였다. 개발 된 알고리즘은 출발노드와 목적노드를 최소의 노드 수로 연결하면서 직선거리의 합이 최소인 임시경로를 구축하고, 구축된 임시경로의 부하량 보다 적은 부하량의 경로를 연결할 가능성이 있는 노드들을 찾는 것이다. 하나의 노드에서 출발노드까지의 직선거리와 목적노드까지의 직선거리 합이 임시경로의 부하량을 최소 가로 부하량 원단위로 나눈 값 보다 적을 경우, 그 노드는 임시경로 보다 더 적은 부하량을 가질 수 있는 경로를 구성할 가능성이 있는 노드가 된다. 이와 같은 노드들만을 탐색영역으로 하면 탐색영역이 축소됨에 따라 최단경로 탐색 소요시간을 줄일 수 있게 된다. 개발된 알고리즘은 큰 탐색영역에서 출발노드와 목적노드가 가까울 경우 더욱 효과적이다. 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.

A* 알고리즘의 최단경로 탐색 정확도 향상을 위한 역방향 적용방법에 관한 연구

유영근,박용진 한국ITS학회 2013 한국ITS학회논문지 Vol.12 No.6

Dijkstar 알고리즘에 기초하는 최단경로 탐색 알고리즘의 탐색속도 향상에 관한 많은 연구들이 지속되어 왔다. 그 대표적인 알고리즘이 A* 알고리즘이다. 빠른 탐색속도는 A* 알고리즘의 장점이지만, 복잡하고 불규칙한 가로 네트워크에서 실제의 최단경로 탐색이 실패할 확률이 높다. 탐색실패란 목적노드를 탐색하지 못한 경우와 최단경로가 아닌 경로를 구축하는 것을 의미한다. 본 연구는 A* 알고리즘의 최단경로 탐색 성공확률을 높이기 위한 방법으로 일차적으로 출발노드와 목적노드 간 연결 관계를 정리하고, 목적노드에서 출발노드까지 정리된 경로에 따라 A* 알고리즘을 역으로 적용한 것이다. 이 방법은 네트워크 및 경로 부하량 특성에 따라 실제의 최단경로가 아닌 경로를 최단경로로 구축하는 경우가 발생할 수는 있으나, 경로구축의 완전한 실패는 발생시키지 않는다. 이 방법을 실제 복잡한 네트워크에 적용하여 유효성을 검증한 결과, 통상적인 A* 알고리즘의 적용보다 탐색 소요시간은 약간 증가하나, 정확성은 상당히 높아지는 것으로 분석되었다. 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.

최소동적비용 경로탐색 알고리즘 기반 선박경제운항시스템

주상연 ( Sang Yeon Joo ),조태정 ( Tae Jeong Cho ),차재문 ( Jae Mun Cha ),양진호 ( Jin Ho Yang ),권영근 ( Yung Keun Kwon ) 한국정보처리학회 2012 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.1 No.2

선박경제운항이란 기상예측정보를 활용하여 연료소모량을 최소화하도록 선박을 운항하는 것으로서 최근 다양한 선박경제운항 시스템이 연구되고 있다. 성공적인 선박경제운항을 위해서는 효율적인 최적의 지리적 경로탐색 방법이 필요한데 기존의 시스템에서는 주로 Dijkstra 알고리즘 기반의 최소정적비용 경로탐색 알고리즘으로 접근하고 있다. 그러한 접근법을 적용하기 위해서는 특히 연료소모량으로 정의되는 간선의 비용을 고정해야 하는데 선박이 그 간선을 실제 지날 때의 기상 상황에 따라 연료소모량이 변할 수 있다는 점에서 적절하지 않은 가정이다. 이에 본 논문에서는 그러한 단점을 극복하기 위해 Dijkstra 알고리즘을 변형한 최소동적비용 경로탐색 알고리즘을 제안한다. 또한, 실행시간을 단축하기 위해 A* 알고리즘을 활용하여 탐색공간을 효과적으로 줄이기 위한 방법도 제시한다. 총 10개의 테스트 노선에 대해서 본 논문에서 제안된 시스템을 기존의 단순한 최단거리 운항방법과 비교한 결과, 운항소요시간은 거의 차이가 없으면서도 연료소모량을 평균 2.36%, 최대 4.82% 개선시킬 수 있었다. An economic ship routing means to sail a ship with a goal of minimizing the fuel consumption by utilizing weather forecast information, and various such systems have been recently studied. For a successful economic ship routing system, an efficient algorithm is needed to search an optimal geographical path, and most of the previous systems were approaching to that problem through a minimal static-cost path search algorithm based on the Dijkstra algorithm. To apply that kind of search algorithm, the cost of every edge assigned with the estimated fuel consumption should be constant. However, that assumption is not practical at all considering that the actual fuel consumption is determined by the weather condition when the ship will pass the edge. To overcome such a limitation, we propose a new optimal ship routing system based on a minimal dynamic-cost path search algorithm by properly modifying the Dijkstra algorithm. In addition, we propose a method which efficiently reduces the search space by using the A* algorithm to decrease the running time. We compared our system with the shortest path-based sailing method over ten testing routes and observed that the former reduced the estimated fuel consumption than the latter by 2.36% on average and the maximum 4.82% with little difference of estimated time of arrival.

Design and Implementation of a friendly maze program for early childhood based on a path searching algorithm

Yun, Unil,Yu, Eun Mi 한국컴퓨터정보학회 2017 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.22 No.6

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.

최소신장트리를 이용한 무방향 그래프의 점대점 최단경로 탐색 알고리즘

이상운(Sang-Un Lee) 한국컴퓨터정보학회 2014 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.19 No.7

본 논문은 실시간 GPS 항법시스템에서 최단경로 탐색에 일반적으로 적용되고 있는 Dijkstra 알고리즘을 양방향 통행로(무방향그래프)로만 구성된 도로에 적용하고 문제점을 개선한 알고리즘을 제안하였다. Dijkstra 알고리즘은 방향 그래프에서 출발 노드부터 시작하여 그래프의 모든 노드에 대한 최단경로를 결정하기 때문에 알고리즘 수행에 많은 메모리가 요구되어 실시간으로 정보를 제공하지 못할 수도 있다. 이러한 문제점을 해결하고자, 본 논문에서는 무방향 그래프에 적합하도록 출발과 목적지 정점을 제외한 경로 정점들에 대해 최단경로를 설정하고, 출발 정점부터 시작하여 정점 유출 간선들에 대해 최단경로 설정 간선들과 일치하는 간선들을 모두 선택하는 방식으로 한 번에 다수의 정점들을 탐색하는 방법을 택하였다. 9개의 다양한 무방향 그래프에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 모두 최단경로를 탐색하는데 성공하였다. 또한, 수행 속도 측면에서 Dijkstra 알고리즘보다 약 60%를 단축시키는 효과를 얻었으며, 알고리즘 수행에 필요한 메모리도 월등히 적게 요구되었다. This paper proposes a modified algorithm that improves on Dijkstra's algorithm by applying it to purely two-way traffic paths, given that a road where bi-directional traffic is made possible shall be considered as an undirected graph. Dijkstra's algorithm is the most generally utilized form of shortest-path search mechanism in GPS navigation system. However, it requires a large amount of memory for execution for it selects the shortest path by calculating distance between the starting node and every other node in a given directed graph. Dijkstra's algorithm, therefore, may occasionally fail to provide real-time information on the shortest path. To rectify the aforementioned shortcomings of Dijkstra's algorithm, the proposed algorithm creates conditions favorable to the undirected graph. It firstly selects the shortest path from all path vertices except for the starting and destination vertices. It later chooses all vertex-outgoing edges that coincide with the shortest path setting edges so as to simultaneously explore various vertices. When tested on 9 different undirected graphs, the proposed algorithm has not only successfully found the shortest path in all, but did so by reducing the time by 60% and requiring less memory.

방향그래프의 점대점 최단경로 탐색 알고리즘

이상운(Sang-Un Lee) 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회논문지 Vol.17 No.7

본 논문은 실시간 GPS 항법시스템에서 최단 경로를 탐색하는데 일반적으로 적용되고 있는 Dijkstra 알고리즘의 문제점을 개선한 알고리즘을 제안하였다. Dijkstra 알고리즘은 출발 노드부터 시작하여 그래프의 모든 노드에 대한 최단 경로를 결정하기 때문에 일반적으로 노드의 수 - 1회를 수행해야 하며, 알고리즘 수행에 많은 메모리가 요구된다. 따라서 Dijkstra 알고리즘은 복잡한 도시의 도로에서 목적지 까지 최단 경로를 탐색하여 실시간으로 정보를 제공하지 못할 수도 있다. 이러한 문제점을 해결하고자, 본 논문에서는 먼저 출발과 목적지 노드를 제외한 경로 노드들의 최단 경로 (유입과 유출 최소 가중치 호 선택)를 결정하고, 출발 노드부터 시작하여 노드 유출 호들에 대해 경로 노드의 최단 경로와 일치하는 호들을 모두 선택하는 방식으로 한번에 다수의 노드들을 탐색하는 방법을 택하였다. 14개의 다양한 방향 그래프에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 모두 최단 경로를 탐색하는데 성공하였다. 또한, 수행 속도 측면에서 Dijkstra 알고리즘보다 2배에서 3배 정도 빠른 결과를 얻었으며, 알고리즘 수행에 필요한 메모리도 적게 요구되었다. 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.

이산 경로 시스템에서 유전알고리듬을 이용한 최적음향탐색경로전략

조정홍(JUNG-HONG CHO),김정해(JUNG-HAE KIM),김재수(JEA-SOO KIM),임준석(JUN-SEOK LIM),김성일(SEONG-IL KIM),김영선(YOUNG-SUN KIM) 한국해양공학회 2006 韓國海洋工學會誌 Vol.20 No.1

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.

A* 알고리즘 평가함수의 추정 부하량 변경에 관한 연구

정병두,유영근 한국ITS학회 2015 한국ITS학회논문지 Vol.14 No.3

교통 네트워크에서 하나의 노드로부터 다른 노드로 가는 최단 경로 탐색은 탐색속도와 함께 정확성도 매우 중요시 되고 있다. 기존 A* 알고리즘은 빠른 탐색속도가 큰 장점이기는 하지만, 분석네트워크가 다소 복잡하고, 링크수가 많은 대규모 네트워크에서는 최단 통행경로를 가까운 노드의 순서대로 단계적으로 찾아내는 데 정확도가 다소 낮은 약점을 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 A* 알고리즘의 평가함수와 알고리즘을 수정하여 정확성을 높일 수 있도록 하였다. 구 체적으로는 평가함수를 선적인 개념에서 면적인 개념으로 전환하였고, 계산단계의 진행과정에서 실제 부하량이 적을수 록 무조건 좋은 것이 아니라, 부하량이 커도 목표노드에 가까운 것이라면 더욱 최단경로에 유리하다는 개념을 도입한 것이다. 마지막으로 평가함수 값은 반복계산을 수행할수록 적어야 하는데, 이렇지 못할 경우, 피드백 기능을 부가하여 탐색 정확도를 높이도록 알고리즘을 수정하였다. 이렇게 개선된 알고리즘을 실제 네트워크상에서 적용해 본 결과, 유용 성이 있는 것으로 밝혀졌다. In transportation networks, searching speed and result accuracy are becoming more critical on searching minimum path algorithm. Current A* algorithm has a big advantage of high searching speed. However, it has disadvantage of complicated searching network and low accuracy rate of finding the minimum path algorithm. Therefore, this study developed A* algorithm’s heuristic function and focused on improving it’s disadvantages. Newly developed function in this study contains the area concept, not the line concept. During the progress, this study adopts the idea of a heavier node that remains lighter to the target node is better that the lighter node that becomes heavier when it is connected to the other. Lastly, newly developed algorithm has the feedback function, which allows the larger accuracy value of heuristic than before. This developed algorithm tested on real network, and proved that developed algorithm is useful.

반응 위험성분석 및 사고방지를 위한 스마트 합성경로 탐색시스템

정준수,김창완,곽동호,신동일 한국화학공학회 2019 Korean Chemical Engineering Research(HWAHAK KONGHA Vol.57 No.6

There are frequent accidents by chemicals during laboratory experiments and pilot plant and reactor operations. It is necessary to find and comprehend relevant information to prevent accidents before starting synthesis experiments. In the process design stage, reaction information is also necessary to prevent runaway reactions. Although there are various sources available for synthesis information, including the Internet, it takes long time to search and is difficult to choose the right path because the substances used in each synthesis method are different. In order to solve these problems, we propose an intelligent synthetic path search system to help researchers shorten the search time for synthetic paths and identify hazardous intermediates that may exist on paths. The system proposed in this study automatically updates the database by collecting information existing on the Internet through Web scraping and crawling using Selenium, a Python package. Based on the depth-first search, the path search performs searches based on the target substance, distinguishes hazardous chemical grades and yields, etc., and suggests all synthetic paths within a defined limit of path steps. For the benefit of each research institution, researchers can register their private data and expand the database according to the format type. The system is being released as open source for free use. The system is expected to find a safer way and help prevent accidents by supporting researchers referring to the suggested paths. 연구실 실험, 파일럿 플랜트 및 반응기 운전 중 화학물질에 의한 안전사고가 발생하고 있다. 합성 실험을 시작하기전 사고예방을 위해 관련 정보들을 찾아볼 필요가 있으며, 공정설계 단계에서도 반응 폭주 예방을 위한 반응정보의 확보는 필수적이다. 합성반응 관련 정보는 인터넷을 포함해 다양한 source가 존재하지만, 검색에 오랜 시간이 걸리고, 합성법마다 사용되는 물질도 달라 적정경로 선택의 어려움이 있다. 연구자들의 합성경로 검색시간단축과 합성 시 존재할 수 있는 위험성 및 중간생성물질들의 확인에 도움을 주고자 본 연구는 스마트 합성경로탐색시스템을 제안하였다. 제안한 탐색시스템은 Python 패키지인 Selenium을 사용한 Web scraping 및 Web crawling을 통해 인터넷에 존재하는 정보를 수집하여 DB를 자동으로 갱신한다. 경로 탐색 알고리즘은 depth-first search에 기반하여 목표 물질을 기준으로 탐색을 진행하고, 유해화학물질 등급, 수율 등을 구분하여, 제한된 경로단계 수치내에 있는 모든 합성 경로를 제안한다. 또한 각자의 연구 목적에 맞게 연구원들이 가진 비공개 데이터를 형식을 맞춰 DB에 등록하여 확장할 수 있다. 시스템은 차후에 무료 사용이 가능하도록 open source로 공개할예정이다. 개발 시스템은 연구자들이 제안된 경로를 참고하여 더 안전한 반응 방법을 찾고, 사고의 예방에도 도움을 줄 것으로 기대된다.