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カーナビによる最短ルート探索 2004/7/24 2004.7.24,Sat. Contents カーナビによる最短ルート探索 ~ 高校生のためのOR入門~ ネットワークと最短路問題 1. 経営情報学科のカリキュラム 2. カーナビによるルート探索 1. 2. 3. 4. 5. カーナビって何さ？ 問題のモデル化 どこを通ると早いの？ 用語解説：グラフ・ネットワーク 最短路問題 アルゴリズム：列挙法とダイクストラ法 文教大学 情報学部 経営情報学科 堀田 敬介 (OR = Operations Research) 3. ORとは？ 経営情報学科のカリキュラム 卒業 4年 3年 2年 1年 入学 特にここに 関係したお話 カーナビって？ • カーナビ = car navigation • カーナビの2大機能！ – 人工衛星と交信し，現在位置を地図上表示 – 出発地と目的地を選
最短経路問題におけるアルゴリズム【ウォーシャル・フロイド法】の調査
最短経路問題におけるアルゴリズム【ウォーシャル・フロイド法】の調査 佐藤 史隆, 廣安 知之, 三木 光範 ISDL Report No. 20040716001 2004年 4月 8日 Abstract 1 はじめに 本研究では, 効率の良いネットワークを遺伝的アルゴリズムにより作成することを目的としている. 最適化を行う際に, ネットワークの効率の良さを求めるために, ノード間の最短経路長を求める必要がある. 最短経路長を求めるアルゴリズムには, 全ての2点間の最短路・最短距離を求める方法であるウォーシャル・フロイド法（Warshall-Floyd法）, 特定の2点間の最短路・最短距離を求めるダイクストラ法（Dijkstra法）などがある. 本研究では, 全ての2点間の最短路・最短距離を求める必要があるため, ウォーシャル・フロイド法（Warshall-Floyd法）が有効で
最短経路問題におけるアルゴリズム【A*探索】の調査
最短経路問題におけるアルゴリズム【A*探索】の調査 佐藤 史隆, 廣安 知之, 三木 光範 ISDL Report No. 20040716004 2004年 5月 26日 Abstract 1 はじめに 本研究では, 効率の良いネットワークを遺伝的アルゴリズムにより作成することを目的としている. 最適化を行う際に, ネットワークの効率の良さを求めるために, ノード間の最短経路長を求める必要がある. 最短経路長を求めるアルゴリズムには, 全ての2点間の最短路・最短距離を求める方法であるウォーシャル・フロイド法（Warshall-Floyd法）, 特定の2点間の最短路・最短距離を求めるダイクストラ法（Dijkstra法）などがある. 前報告[1], [2]においてウォーシャル・フロイド法（Warshall-Floyd法）, ダイクストラ法（Dijkstra法）について調査を行い,
Introduction to Algorithms: Shortest Paths
例えば．．． あなたの家の最寄り駅から四ッ谷駅までの鉄道の最短時間(もしくは最安)ルート を求める(駅すぱあと参照） カーナビを使って現在地から目的地までの最短経路を調べる 単純なアルゴリズム 出発地点から目的地までの全ての経路を調べる 経路の中で, 距離や料金が最も小さいものを選ぶ とても簡単, コンピュータを使わなくてもできる でも，目的地までの経路の総数が非常に多い場合には？？？ 効率的なアルゴリズムが必要
Toriumi Lab.
2024年3月26日 「情報的健康プロジェクト：アテンションエコノミーの暗翳と『情報的健康』−総合知で創出する健全な言論空間」を慶應義塾大&オンラインで開催されました. https://www.kgri.keio.ac.jp/news-event/156808.html 査読付き論文が出版されました．Chujyo, M., Toriumi, F. "Link-limited bypass rewiring for enhancing the robustness of complex networks". Appl Network Science Vol.9, No.17 (2024). (2024年5月) 査読付き論文が出版されました．Lai, C., Toriumi, F. & Yoshida, M. ”A multilingual analysis of pro Russian m
ダイクストラ法 - Bug's Groove
前回のアルゴリズムイントロダクション輪講の話題、単一始点最短路問題から。詳しくは アルゴリズムイントロダクション第24章 単一始点最短路問題 - naoyaのはてなダイアリー へ。その中で丁度前回 書いたプリム法と同じく、ダイクストラ法が最小優先度付きキューを使うので、ちょっといじったらかけるのでは？と思って書いてみました。(相変わらずの乱プログラムご容赦...)。対象のグラフは教科書通り。 実装的には、minheap クラスは前回のプリム法と全く一緒。MinPriorityQueue は前回と使い方が違うので一部実装し直し。(といっても relax の周り)。実行するとこんな感じになるはずです。 s -> y -> t (8) s -> y -> t -> x (9) s -> y (5) s -> y -> z (7) 教科書のヒープソート (6章) にもあったように、優先度付きキュー
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Graphs: Dijkstra's Algorithm
【ダイクストラ法】を用いた場合の性能比較調査