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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.12
- 수록면
- 49 - 54 (6page)
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Pathfinding for pedestrians provided by various navigation programs is based on a shortest path search algorithm. There is no big difference in their guide results, which makes the path quality more important. Multiple criteria should be included in the search cost to calculate the path quality, which is called a multi-criteria pathfinding. In this paper we propose a user adaptive pathfinding algorithm in which the cost function for a multi-criteria pathfinding is defined as a weighted sum of multiple criteria and the weights are learned automatically by Perceptron learning. Weight learning is implemented in two ways: short-term weight learning that reflects weight changes in real time as the user moves and long-term weight learning that updates the weights by the average value of the entire path after completing the movement. We use the weight update method with momentum for long-term weight learning, so that learning speed is improved and the learned weight can be stabilized. The proposed method is implemented as an app and is applied to various movement situations. The results show that customized pathfinding based on user preference can be obtained.
목차
Abstract
I. Introduction
II. Related works
III. Design of Multi-Criteria Path-Finding Algorithm
IV. Multi-Criteria Path-Finding App and Simulation Results
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - S. Roy / 1990 / Analysis of the momentum LMS algorithm / IEEE transactions on acoustics, speech, and signal processing 38 (12) : 2088 ~ 2098
[인터넷자원] - R. B. Pereira / / Pedestrian Navigation
[인터넷자원] - / / Seoul City Open Data
[인터넷자원] - / / SK Planet Developers
[학술지(정기간행물)] - F. B. Zhan / 1998 / Three Fastest Shortest Path Algorithms on Real Road Networks: Data Structures and Procedures / Journal of Geographic Information and Decision Analysis 1 (1) : 69 ~ 82
[인터넷자원] - R. B. Pereira / / Pedestrian Navigation
[인터넷자원] - / / Seoul City Open Data
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