Evolving A* to Efficiently Solve the k Shortest-Path Problem (Extended Version)

要約

グラフ G(V, E) 内の最短経路を見つける問題は広く研究されています。
ただし、多くのアプリケーションでは、それらの任意の数 k を計算する必要があります。
この問題はさまざまな研究コミュニティから多くの関心を集めており、その多くの応用例が知られていますが、単一最短経路問題と同程度には対処されていません。
このタスクを効率的に解決するために知られている最良のアルゴリズムは、明示的な形式でパスを計算する場合の時間計算量が O (|E| + |V|log{|V|}+k|V|)$ であり、最良優先に基づいています。
検索。
この論文では、同じ時間計算量を備えた新しい検索アルゴリズムを紹介します。これは A* の自然進化から生じたもので、その興味深い特性をすべて保存し、多くの異なるドメインに広く適用できるようにします。
さまざまなテストベッドでの実験では、最先端技術に比べて、多くの場合 1 桁または 2 桁の大幅なパフォーマンスの向上が示されています。

要約(オリジナル)

The problem of finding the shortest path in a graph G(V, E) has been widely studied. However, in many applications it is necessary to compute an arbitrary number of them, k. Even though the problem has raised a lot of interest from different research communities and many applications of it are known, it has not been addressed to the same extent as the single shortest path problem. The best algorithm known for efficiently solving this task has a time complexity of O (|E| + |V|log{|V|}+k|V|)$ when computing paths in explicit form, and is based on best-first search. This paper introduces a new search algorithm with the same time complexity, which results from a natural evolution of A* thus, it preserves all its interesting properties, making it widely applicable to many different domains. Experiments in various testbeds show a significant improvement in performance over the state of the art, often by one or two orders of magnitude.

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