Heuristic Search for Path Finding with Refuelling

要約

この論文では、給油経路探索 (RF-PF) 問題と呼ばれる、給油制約を伴う経路探索 (PF) の一般化について考察します。
PF と同様に、RF-PF 問題はグラフ上で定義されます。頂点は燃料価格が既知のガソリン スタンドであり、エッジ コストは対応する頂点間のガス消費量に依存します。
RF-PF は、ガソリン タンクと給油停止回数が限られたロボットのスタートからゴール頂点までの最小コストのパスを探索します。
RF-PF は多項式時間で解決可能ですが、ロボットは経路、停車場所、および各停車地での燃料補給量を同時に決定する必要があるため、実際に最適な解を迅速に計算することは依然として課題です。
この論文では、プランニング中に状態枝刈りの優勢ルールを活用しながら、ヒューリスティック関数に基づいて開始点から目標までの部分解パスを繰り返し構築する、Refuel A* (RF-A*) と呼ばれるヒューリスティック検索アルゴリズムを開発します。
RF-A* は、数百のガソリン スタンドがある大都市マップでテストした場合、最適なソリューションを見つけることが保証されており、既存の最先端技術 (多項式時間アルゴリズム) よりも 1 桁以上高速に実行されます。

要約(オリジナル)

This paper considers a generalization of the Path Finding (PF) with refueling constraints referred to as the Refuelling Path Finding (RF-PF) problem. Just like PF, the RF-PF problem is defined over a graph, where vertices are gas stations with known fuel prices, and edge costs depend on the gas consumption between the corresponding vertices. RF-PF seeks a minimum-cost path from the start to the goal vertex for a robot with a limited gas tank and a limited number of refuelling stops. While RF-PF is polynomial-time solvable, it remains a challenge to quickly compute an optimal solution in practice since the robot needs to simultaneously determine the path, where to make the stops, and the amount to refuel at each stop. This paper develops a heuristic search algorithm called Refuel A* (RF-A* ) that iteratively constructs partial solution paths from the start to the goal guided by a heuristic function while leveraging dominance rules for state pruning during planning. RF-A* is guaranteed to find an optimal solution and runs more than an order of magnitude faster than the existing state of the art (a polynomial time algorithm) when tested in large city maps with hundreds of gas stations.

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