Enhanced Methods for the Weight Constrained Shortest Path Problem

要約

制約付き経路探索という古典的な問題は、通信や輸送などのさまざまな分野で幅広い応用が可能な AI における、よく研究されているものの、挑戦的なトピックです。
重み制約付き最短経路問題 (WCSPP) は、片側のみの制約を持つ制約付き経路探索の基本形式であり、重みとリソースの使用量を制限してコスト最適なパスを計画することを目的としています。
問題の二重基準の性質 (つまり、パスのコストと重みの処理) を考慮すると、WCSPP に対処するメソッドには、二重目的検索との共通の特性がいくつかあります。
このペーパーでは、制約付きパスファインディングと二目的探索の両方で最近の最先端技術を活用し、A* 探索に基づいた WCSPP への 2 つの新しいソリューション アプローチを紹介します。どちらも非常に大きなグラフ上のハード WCSPP インスタンスを解決できます。
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私たちは、一連の大規模で現実的な問題インスタンスに対するアルゴリズムのパフォーマンスを経験的に評価し、時間と空間の両方の指標において最先端のアルゴリズムに対するアルゴリズムの利点を示します。
この論文では、A* を使用した制約付き検索における優先キューの重要性についても調査します。
現実的なグラフとランダム化されたグラフの両方で広範な実験を行い、タイブレークなしのバケットベースのキューが徹底的な A* ベースの 2 基準検索のアルゴリズム パフォーマンスを効果的に向上させる方法を示します。

要約(オリジナル)

The classic problem of constrained pathfinding is a well-studied, yet challenging, topic in AI with a broad range of applications in various areas such as communication and transportation. The Weight Constrained Shortest Path Problem (WCSPP), the base form of constrained pathfinding with only one side constraint, aims to plan a cost-optimum path with limited weight/resource usage. Given the bi-criteria nature of the problem (i.e., dealing with the cost and weight of paths), methods addressing the WCSPP have some common properties with bi-objective search. This paper leverages the recent state-of-the-art techniques in both constrained pathfinding and bi-objective search and presents two new solution approaches to the WCSPP on the basis of A* search, both capable of solving hard WCSPP instances on very large graphs. We empirically evaluate the performance of our algorithms on a set of large and realistic problem instances and show their advantages over the state-of-the-art algorithms in both time and space metrics. This paper also investigates the importance of priority queues in constrained search with A*. We show with extensive experiments on both realistic and randomised graphs how bucket-based queues without tie-breaking can effectively improve the algorithmic performance of exhaustive A*-based bi-criteria searches.

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