A Generalization of the Shortest Path Problem to Graphs with Multiple Edge-Cost Estimates

要約

グラフの最短経路問題は、AI の理論と応用の基礎です。
通常、既存のアルゴリズムは、エッジの重みの計算時間を無視します。
このホワイト ペーパーでは、エッジの重みを複数回計算 (推定) できる、重み付き有向グラフの一般化されたフレームワークを提示します。
これにより、パス コストとその不確実性のさまざまな側面を最適化する一般化された最短パスの問題が発生します。
一般化された問題の完全ないつでも解決アルゴリズムを提示し、経験的にその有効性を示します。

要約(オリジナル)

The shortest path problem in graphs is a cornerstone of AI theory and applications. Existing algorithms generally ignore edge weight computation time. In this paper we present a generalized framework for weighted directed graphs, where edge weight can be computed (estimated) multiple times, at increasing accuracy and run-time expense. This raises a generalized shortest path problem that optimize different aspects of path cost and its uncertainty. We present a complete anytime solution algorithm for the generalized problem, and empirically demonstrate its efficacy.

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