On Parallel External-Memory Bidirectional Search

要約

並列化および外部メモリ (PEM) 技術により、大規模な問題を解決する際の検索アルゴリズムの機能が大幅に強化されました。
PEM に関するこれまでの研究は主に単方向アルゴリズムに焦点を当てており、双方向 PEM に関する出版物はミートインザミドル (MM) アルゴリズムに焦点を当てた出版物が 1 件しかありません。
この基盤に基づいて、このペーパーでは、単方向および双方向の両方のベストファースト検索アルゴリズムをこのフレームワークに統合するフレームワークを紹介します。
次に、最先端の双方向ヒューリスティック検索 (BiHS) アルゴリズム BAE* (PEM-BAE*) の PEM バリアントを開発します。
BiHS に関するこれまでの研究は問題サイズのスケーリングに焦点を当てていなかったので、この研究により困難な問題に対する双方向アルゴリズムを評価できるようになりました。
経験的評価によると、PEM-BAE* は、A* の PEM バリアントおよび MM アルゴリズム、および IDA* の並列バリアントよりも優れたパフォーマンスを発揮します。
これらの発見は重要なマイルストーンであり、最先端のヒューリスティックを備えている場合でも、いくつかのドメインにわたって双方向検索アルゴリズムが一方向検索アルゴリズムより明らかに優れていることを明らかにしました。

要約(オリジナル)

Parallelization and External Memory (PEM) techniques have significantly enhanced the capabilities of search algorithms when solving large-scale problems. Previous research on PEM has primarily centered on unidirectional algorithms, with only one publication on bidirectional PEM that focuses on the meet-in-the-middle (MM) algorithm. Building upon this foundation, this paper presents a framework that integrates both uni- and bi-directional best-first search algorithms into this framework. We then develop a PEM variant of the state-of-the-art bidirectional heuristic search (BiHS) algorithm BAE* (PEM-BAE*). As previous work on BiHS did not focus on scaling problem sizes, this work enables us to evaluate bidirectional algorithms on hard problems. Empirical evaluation shows that PEM-BAE* outperforms the PEM variants of A* and the MM algorithm, as well as a parallel variant of IDA*. These findings mark a significant milestone, revealing that bidirectional search algorithms clearly outperform unidirectional search algorithms across several domains, even when equipped with state-of-the-art heuristics.

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