- 著者
-
原 健太
塚原 荘一
狩野 均
曽田 敏弘
黒河 久
- 出版者
- 一般社団法人情報処理学会
- 雑誌
- 情報処理学会研究報告高度交通システム(ITS) (ISSN:09196072)
- 巻号頁・発行日
- vol.2006, no.22, pp.31-38, 2006-03-06
- 被引用文献数
-
3
本論文では カーナビゲーションシステム(カーナビ)の経路探索を多目的最適化問題としてとらえ 多目的遺伝的アルゴリズム(MOGA)で探索を行う手法を提案する. 本手法では経路長 推定旅行時間 運転の快適性をそれぞれ独立した目的関数とし MOGAを用いて性質の異なる経路を同時に探索して求める. また交通量を予測した場合にも対応した経路の評価方法を提案する. 実際のカーナビで用いられているナビ研S規格地図と過去の交通量データ(VICSデータ) ファジイc-means法による交通量補間を用いて 実世界に近い実験環境を再現した. 本手法と従来のGAによる経路探索手法ならびにDijkstra法との比較を行い その有効性を確認した.This paper describes a new route planning method for car navigation systems using a multi-objective genetic algorithm (MOGA). The proposed method has three independent objective functions (length of route, travel time, the amenity of driving) and can provide distinct pareto optimal routes using the MOGA. Also, the proposed method can use predicted traffic. Experiments using the S standard map of the Navigation Systems Researchers' Association, which is the map used in actual car navigation systems, historical traffic data (VICS data) and traffic data interpolated by fuzzy c-means shows that the proposed method is more effective than conventional methods.