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퍼지 추론을 이용한 최단 경로 탐색 알고리즘의 개발

Development of the Shortest Route Search Algorithm Using Fuzzy Theory

大韓交通學會誌 = Journal of Korean Society of Transportation, v.23 no.8 = no.86, 2005년, pp.171 - 179  

정영근 (서울대학교 지구환경시스템공학부) ,  박창호 (서울대학교 지구환경시스템공학부)

초록
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본 연구에서는 퍼지 추론을 이용하여 여러 가지 상황 변화에 따른 링크 속도를 예측, 이를 경로 탐색 시 고려하는 알고리즘을 구현하였다. 도로 상황의 변화에 영향을 미치는 요소들로는 시간대, 강수 정보, 차로 통제 정보의 세가지를 고려하였으며, 이에 따라 달라지는 통행링크 속도를 해당 링크의 통행비용으로 전환하여, 최단경로를 탐색하는 알고리즘을 구현하였다. 본 연구는 크게 세 부분으로 구성되어 있다. 첫째, 퍼지 변수를 설정하고, 퍼지이론을 이용하여 시간과 도로 상황에 따라 변화하는 링크속도를 예측한다. 이를 위해 각각의 퍼지 변수들에 대한 퍼지 멤버십 함수를 구축하고, 이를 링크 속도와 연결하기 위한 퍼지 추론 관계들을 설정한다. 둘째. 되추적(backtracking) 기법을 이용하여 위의 퍼지추론에 의해 변화되는 통행 속도를 반영한 최단 경로 탐색을 한다. 셋째, 본 연구의 알고리즘을 가상 네트워크에 적용하여 최단 경로를 도출한다. 결과로서 본 연구의 알고리즘을 이용한 통행경로는 변수의 변화에 따라 적절하게 우회경로를 선택하는 것으로 나타났다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper presents the algorithm using fuzzy inference that preestimates each link speed changed by different kinds of road situations. The elements we are considered are time zone, rainfall probability information and lane control information. This paper is consists of three parts. First of all we...

주제어

참고문헌 (19)

  1. 김원철 . 이수범 . 남궁문 . 今田寬典(2002), '퍼지추론을 적용한 교통상충기법(TCT) 개발', 대한교통학회지, 제20권 제1호, 대한교통학회. pp.55-63 

  2. 남궁문 . 성수련 . 김경태 . 서승환(1995). '퍼지추론을 이용한 도로경로선택 모델화 수법', 한국 퍼지 및 지능시스템학회, Vol.5, No.3. pp.92-100 

  3. 오기도 . 김영찬(2000), '단속류 퍼지 통행시간 추정기의 개발', 대한교통학회지, 제18권 제5호, 대한교통학회, pp.57-67 

  4. 오성권 . 남궁문 . 안태천(1996), '퍼지 동정에 의한 교통경로선택', 한국 퍼지 및 지능시스템학회, Vol. 6, No.2, pp.81-89 

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  6. 이상훈 . 김덕영 . 김성환(2002), '퍼지평가방법을 이용한 교통노선 결정', 대한교통학회지, 제20권 제1호, 대한교통학회, pp.65-76 

  7. 이상훈 . 김성환(2003), '퍼지 비가법 제어를 이용한 도시 교통망의 경로 탐색', 대한교통학회지, 제21권 제1호, 대한교통학회, pp.103-113 

  8. 向顧政男(1991), '알기 쉬운 퍼지 이론', ?子新聞社 

  9. A. Shaout, A. Cherri,and J. Cotner(1993), 'Fuzzy Route Choice: An Enhancement to Future Automotive Navigation Systems', Circuits and Systems, pp.212-215 

  10. Andre de Palma, Nathalie Picard(2005), 'Route choice decision under travel time uncertainty', Transportation Research, Vol. 39, Issue 4, pp.295-324 

  11. Bart A. Kosko(1993), 'Fuzzy Thinking', Hyperion/Disney Books, p.187-238, pp.239-303 

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  13. Lotan, T, koutsopoulos, H.N.(1993), 'Models for route choice behavior in the presence of information using concept from fuzzy set theory and approximate reasoning', Transportation 20(2), pp.129-155 

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  15. Serge Hoogendoorn, Sascha Hoogendoorn-Lanser, Henk Schuurman(1999), 'Fuzzy Perspectives in Traffic Engineering', ERUDIT Workshop/Session on Traffic 

  16. Turan Arslan, C. Jotin Khisty(2005), 'A rational reasoning method from fuzzy perceptions in route choice', Fuzzy Sets and Systems, Vol.150, Issue3, pp.419-435 

  17. Vincent Henn(2000), 'Fuzzy route choice model for traffic assignment', Fuzzy Sets and Systems, Vol.116, Issue1, pp.77-101 

  18. Vincent Henn(2005), 'What is the meaning of fuzzy costs in fuzzy traffic assignment models?', Transportation Research, Vol.13, Issue2, pp.107-119 

  19. Vincent Henn, Michele Ottomanelli(2005), 'Handling Uncertainty in route choice models:From probabilistic to possibilistic approaches', European Journal of Operational Research, In Press, Corrected Proof 

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