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。
既存のアルゴリズムは通常、エッジの重みの計算時間を無視します。
我々は、重み付き有向グラフのための一般化されたフレームワークを提案します。このフレームワークでは、エッジの重みを複数回計算 (推定) することができ、精度と実行時間のコストが向上します。
これにより、最短経路問題の一般化されたいくつかの変形が生じます。
最適コストの下限が最も厳しいパスを見つける問題を導入します。
次に、一般化された問題に対する 2 つの完全なアルゴリズムを提示し、それらの有効性を経験的に示します。

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. 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 several generalized variants of the shortest path problem. We introduce the problem of finding a path with the tightest lower-bound on the optimal cost. We then present two complete algorithms for the generalized problem, and empirically demonstrate their efficacy.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google