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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 260 - 276 (17page)
- DOI
- 10.7470/jkst.2022.40.2.260
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최근 자율주행 차량이 대중교통분야로 진출하여 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 시공간적으로 다양하게 발생하는 실시간 호출수요에 대응하여 자율주행 차량에 동적 경로를 제시하여 효율적인 대중교통 서비스를 제공할 수 있는 알고리즘을 개발했다. 실시간 호출수요는 다수의 출발지와 다수의 목적지로 구성되어 복잡하고 다양한 경우의 수를 고려하여 최적 경로를 제시할 수 있는 방안이 필수적이다. 복잡한 계산과정은 오프라인 과정에서 선행할 수 있는 방법으로 머신러닝의 강화학습 기술을 사용하여 제시하였다. 개발된 자율주행 대중교통(DTO)를 위한 실시간 호출 수요대응 동적경로 알고리즘은 테스트베드를 선정하여 시뮬레이션 실험이 이루어 졌다. 시뮬레이션 결과는 개발된 실시간 호출 수요대응 동적경로 생성 알고리즘을 고정노선의 운행결과 대비하여 효율적인 운행결과가 나타났다. 이는 실시간 호출수요량이 적을수록 효과가 크게 나타나지만 호출 수요량이 증가하면서 그 효과 폭이 점차적으로 감소했다.
목차
Abstract
초록
서론
선행연구
모델 모형화 및 알고리즘 개발
주행 시뮬레이션 실험
알고리즘의 성능평가
결론 및 향후 연구과제
References
참고문헌 (28)
참고문헌 신청
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Cordeau J. F., Laporte G. (2007), The Dial-a-ride Problem: Models and Algorithms, Annals of Operations Research, 153, 29-46.
Diana M., Dessouky M. M. (2004), A New Regret Insertion Heuristic for Solving Large-scale Dial-a-rideproblems with Time Windows, Transportation Research Part B, 38, 539-557.
Fagnant D. J., Kockelman K. (2015), Preparing a Nation for Autonomous Vehicles: Opportunities, Barriers and Policy Recommendations, Transportation Research Part A: Policy and Practice, 77, 167-181. doi: https://doi.org/10.1016/j.tra.2015.04.003
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Fagnant D. J., Kockelman K. (2015), Preparing a Nation for Autonomous Vehicles: Opportunities, Barriers and Policy Recommendations, Transportation Research Part A: Policy and Practice, 77, 167-181. doi: https://doi.org/10.1016/j.tra.2015.04.003
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