[論文レビュー] Combined A*-Ants Algorithm: A New Multi-Parameter Vehicle Navigation Scheme

Hojjat Salehinejad, Hossein Nezamabadi–pour+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 28, 2015

Data Management and Algorithms参考文献 7被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、電子地図を用いて複数パラメータ最適な車両ルートを計算するために、A*探索とヘアリーダム最適化を統合した新規な組み合わせA*-アリ法を提案する。A*を用いて初期化されたフェロモンレベルによりアリベースの経路探索を誘導することで、標準的なアリアルゴリズムと比較して、コスト関数値が低く、効率性が向上した。この有効性は、イラン・クマーンの道路網における実世界のテストで検証された。

ABSTRACT

In this paper a multi-parameter A*(A- star)-ants based algorithm is proposed in order to find the best optimized multi-parameter path between two desired points in regions. This algorithm recognizes paths, according to user desired parameters using electronic maps. The proposed algorithm is a combination of A* and ants algorithm in which the proposed A* algorithm is the prologue to the suggested ant based algorithm .In fact, this A* algorithm invigorates some paths pheromones in ants algorithm. As one of implementations of this method, this algorithm was applied on a part of Kerman city, Iran as a multi-parameter vehicle navigator. It finds the best optimized multi-parameter direction between two desired junctions based on city traveler parameters. Comparison results between the proposed method and ants algorithm demonstrates efficiency and lower cost function results of the proposed method versus ants algorithm.

研究の動機と目的

• 利用者が定義した基準（移動時間、距離、道路状態など）を考慮する多パラメータ車両ナビゲーションシステムの開発。
• 単独のA*およびアリコロニー法が複雑な多目的ルーティング問題を処理する際の限界を克服すること。
• アリコロニー最適化におけるフェロモン初期化をA*で事前情報化することで、経路探索の効率を向上させること。
• 現実の都市環境において、現実の交通状況およびインfra制約を考慮した実環境での手法の妥当性を検証すること。
• 従来のアリコロニー最適化と比較して、コスト関数最小化の面で優れた性能を示すこと。

提案手法

• アルゴリズムは、利用者が定義したパラメータに基づいて初期最適経路を計算するA*フェーズから始まり、その経路がアリコロニー系におけるフェロモンレベルの初期化に使用される。
• フェロモン初期化はA*経路から導出され、高品質な経路がアリベース探索フェーズで優先的に選択されるように保証される。
• アリはフェロモン濃度とヒューリスティック情報（距離、速度制限など）に基づく確率的選択ルールに従って道路網を移動する。
• フェロモン更新ルールは標準的なアリシステムの定式化に従い、コスト関数を低く抑える経路に強化が加えられる。
• フェロモン蒸発を用いて探索と活用のバランスを保ちながら、複数のアリサイクルにわたり経路を段階的に最適化する。
• 最終的なルートは、移動時間、距離、道路種別といった複数のパラメータを統合したコスト関数が最小となる経路として選択される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 A*とアリコロニー最適化を統合することで、単独の手法よりも優れた多パラメータ車両ルーティングが達成可能か？
• RQ2 A*を用いたフェロモン初期化は、多目的経路探索における収束速度および解の品質にどのように影響するか？
• RQ3 コスト関数最小化の観点から、提案手法は標準的なアリコロニー最適化をどの程度上回るか？
• RQ4 複雑な道路網を持つ実都市環境において、このアルゴリズムはどの程度の性能を示すか？
• RQ5 利用者が定義したパラメータは、経路選択および最適化結果にどのような影響を及えるか？

主な発見

• クマーン市でのテストケースにおいて、組み合わせA*-アリ法は標準的なアリコロニー最適化よりも低いコスト関数値を達成した。
• A*を用いたフェロモン初期化の統合は、収束速度および解の品質を顕著に向上させた。
• 本手法は、実都市の道路網において移動時間、距離、道路状態といった複数のパラメータを効果的に処理する強靭性を示した。
• ルート最適化の効率性および解の一貫性の面で、アリコロニー最適化を上回った。
• クマーンの道路地図上での実装において、より信頼性が高く利用者に好まれるナビゲーション結果を生成した。
• 結果から、A*を用いたフェロモン初期化が、多パラメータ車両ナビゲーションにおけるアリベースシステムの性能を向上させることを確認した。