Эвристики для поиска кратчайших путей

Данная статья - перевод выступления Renato F. Werneck в Microsoft Data Structures and Algorithms School в 2010 году.

Проблема поиска кратчайшего пути

Дано:

• ориентированный граф [math]G=(V,E)[/math]
• [math]l(u,v) \geqslant 0[/math]
• [math]|V|=n, |E|=m[/math]
• отправная точка - вершина [math]s[/math], пункт назначения - вершина [math]t[/math]

Цель: найти кратчайший путь [math] s \rightsquigarrow t[/math]

Мы будем рассматривать сеть автомобильных дорог:

• [math]V[/math] - множество перекрёстков
• [math]E[/math] - множество дорог
• [math]l(u,v)[/math] - среднее время, которое занимает проезд по дороге

Алгоритм Дейкстры

основная статья: Алгоритм Дейкстры

• на каждом шаге выбирает из множества непросмотренных вершин вершину с наименьшим расстоянием до старта и релаксирует рёбра, исходящие из неё
• завершает свою работу, когда цель достигнута (или просмотрены все вершины)

Скорость работы алгоритма Дейкстры сильно зависит от скорости операций с приоритетной очередью.

Поскольку мы рассматриваем сеть автомобильных дорог, то [math]m = O(n)[/math] (граф планарен почти везде).

Для фибоначчиевых куч время работы алгоритма составляет [math]O(V\log{V}+E)[/math], для двоичных куч: [math]O(E\log{V})[/math]

Но на практике чаще используются 2-, 4- и 8-ичные кучи: они более простые, оценка времени работы содержит меньшее количество скрытых констант.

Улучшения алгоритма Дейкстры

Многоуровневые корзины(multi-level buckets, MLB)

Сравнение различных структур данных для поиска кратчайшего пути на карте Европы (CPU 2,4GHz, 16MB RAM)

Структура данных	Время работы (сек)
Двоичная куча	12,38
4-куча	11,53
8-куча	11,52
MLB	9,36
MLB + калибровка	8,04

Подходит только графов с целочисленными рёбрами.

• Будем складывать вершины в "корзины" [math]B[i] \subset V: {d(u)=i} [/math]
• Наша структура данных будет поддерживать индекс [math]L: \forall B[i]: i\lt L \Rightarrow B[i] = \emptyset [/math]
• На каждом шаге алгоритма, если [math]B[L][/math] пусто, то увеличим [math]L[/math], а иначе достанем одну вершину из [math]B[L][/math]
• При релаксации будем убирать вершину из исходной корзины и класть в корзину, соответствующую новому значению [math]dist(u)[/math]

Можно заметить, что при такой реализации, все операции с приоритетной очередью будут выполняться за [math]O(1)[/math]. Тогда, для одного уровня корзин время работы алгоритма Дейкстры можно оценить как [math]O(m+nC)[/math], где [math]C[/math] - максимальная длина ребра в графе.

При двухуровневой реализации будем поддерживать два уровня корзин: первый уровень будет соответствовать одноуровневой реализации, а корзины второго уровня будут содержать диапазон значений корзин первого уровня, которые в них входят.

Соответственно, нам нужно поддерживать два индекса [math]L_{top}[/math] и [math]L_{bottom}[/math] для каждого из уровней соответственно.

При такой реализации, время работы алгоритма Дейкстры можно оценить как [math]O(m+n(1+ \sqrt{C}))[/math]

Калибровка(caliber)

Введём величину калибр вершины [math]c(v)[/math] - вес минимального ребра, входящего в [math]v[/math] , или [math]\infty[/math], если в вершину не входит ни одно ребро. Будем говорить, что текущее значение [math]d(v)[/math] точно, если оно равно длине пути [math]s \rightsquigarrow v[/math].

Лемма (1):

Предположим, что длины рёбер неотрицательны. Пусть [math]\mu[/math] - минимальное из текущих значений [math]d(v):v \in V[/math]. Тогда, если существует такая вершина [math]u[/math], что [math]\mu + c(u) \geqslant d(u)[/math], то текущее значение [math]d(u)[/math] точно.

Эта лемма позволяет нам смягчить правило выбора текущей вершины в алгоритме Дейкстры, при этом сохраняя инвариант(почти все вершины обрабатываются единожды). Калибровка использует Лемму 1 чтобы находить и обрабатывать вершины с точными текущими значениями расстояния до них.

Модифицируем нашу MLB - структуру: будем хранить помеченные вершины в двух группах: сет [math]F[/math] и приоритетная очередь [math]B[/math], реализованная на MLB. Назовём наш алгоритм алгоритмом умной очереди.

Вершины в [math]F[/math] будут иметь точные метки. Если [math]F[/math] непусто, мы удалим оттуда вершину и прорелаксируем всех её соседей. Если же [math]F[/math] пусто, мы достанем из [math]B[/math] вершину с минимальной меткой и прорелаксируем всех её соседей.

Рассмотрим механизм релаксации: пусть мы уменьшаем [math]d(u)[/math]. Заметим, что в этом случае [math]u[/math] не могло лежать в [math]F[/math](иначе [math]d(u)[/math] было не точно). Если [math]u \in B[/math] - применим [math]decrease - key[/math] к [math]u[/math]. Эта операция либо переместила [math]u[/math] внутри [math]B[/math], либо определила, что метка [math]d(u)[/math] точна и переместила [math]u[/math] в [math]F[/math]. Если же [math]u \notin F \hspace{2 mm} \& \hspace{2 mm} u \notin B[/math], мы применим операцию [math]insert[/math], и [math]u[/math] запишется в [math]F[/math] или [math]B[/math], в зависимости от того, выполняется ли условие леммы.