Estoy muy familiarizado con Dijkstra y tengo una pregunta específica sobre el algoritmo. Si tengo un gráfico enorme, por ejemplo 3.500 millones de nodos (todos los datos de OpenStreetMap), entonces claramente no podría tener el gráfico en la memoria, por lo que el gráfico se almacena en el disco en una base de datos.
Hay bibliotecas disponibles para calcular las rutas más cortas en tales gráficos. ¿Cómo lo hacen? Más específicamente, ¿cómo cargan la parte requerida del gráfico para ejecutar el algoritmo de Dijkstra?
Obtener la lista de adyacencia de cada vértice visitado requeriría aproximadamente 1,500 consultas de la base de datos por 10,000 nodos de acuerdo con mis datos estadísticos, por lo que claramente no es así como lo hacen. Eso sería demasiado lento.
¿Cómo lo hicieron? Estoy tratando de implementarlo yo mismo.
fuente
Respuestas:
Puede usar una base de datos, un formato de archivo personalizado para leer desde el disco y una configuración en memoria.
Pero, según mi experiencia, el uso de una base de datos es aproximadamente de 5 a 10 veces más lento y requiere mucha más memoria que escribir su propio formato de archivo basado en un formato de lista enlazada 'simple'.
Lo bueno es que hay varios marcos de software que utilizan OSM que son de código abierto para que pueda ver directamente el código, por ejemplo, consulte aquí . En el motor de enrutamiento de código abierto GraphHopper , es muy fácil cambiar de una configuración de asignación de memoria (basada en disco) a la configuración en memoria, ambas utilizando el mismo formato. La configuración "mmap" incluso permite el uso en dispositivos móviles con memoria restringida y este último funciona mucho más rápido si tiene la RAM necesaria, por ejemplo, en un servidor. Por ejemplo, para un gráfico mundial (> 100 millones de nodos), entonces necesita alrededor de 8-10 gb de RAM, además de mucha más RAM si desea acelerar todo aún más, por ejemplo, con Jerarquías de Contracción: aproximadamente 5-8 gb más para cada vehículo que desee.
El formato es muy simple y básicamente almacena solo los datos que necesita con algunos trucos para hacerlo compacto. Lea más sobre esto aquí . Descargo de responsabilidad: soy el autor de GraphHopper.
En cuanto a las otras respuestas:
El Dijkstra 'normal' puede tener un rendimiento muy razonable (<1s para consultas en todo el país como su ejemplo de 3 millones de nodos) y es óptimo en el 'sentido de la teoría', pero necesita un poco de ajuste para ser rápido en los escenarios de producción. Y técnicas como las Hieraquias de Contracción usan una modificación bidireccional de la misma y funcionan muy bien.
Las redes de carreteras son jerárquicas solo para automóviles y no planas (puentes, túneles, ...)
fuente
NodeIDnodo más cercano allatitude/longitude? Eso es necesario para calcular la ruta más corta A-> B. Y también debemos tener en cuenta que A y B podrían no existir como nodos, porque no todos los metros cuadrados contienen un nodo. Por lo tanto, debemos encontrar los 2 NodeID más cercanos de A y B.No necesita colocar todos los bordes adyacentes en la cola de prioridad. "Mentir" al algoritmo de Dijkstra y darle solo el vértice más corto, v, incidente al vértice, digamos w, sacado de la pila. Luego, cuando v es sacado de la cola, dices "¡Uy!" Cometí un error y también debería haberte dado este vértice, que es el siguiente más cercano al vértice w. Se ve fácilmente que de esta manera tendrá una solución correcta y el tamaño de la cola se reduce drásticamente a un vértice incidente solo en lugar de los muchos. Sin embargo, debe realizar un seguimiento de las incidencias para proporcionar siempre el siguiente vértice más cercano, cuando sea necesario. Uno de los comentarios afirmó que las redes de carreteras son planas que son incorrectas. De hecho, un estudio ha demostrado que son altamente no planas. Piense en todas las autopistas que cruzan a través de puentes a través de una ciudad que inducen muchas no planaridades.
fuente
El algoritmo de Dijkstras, aunque aplicable, se considera no óptimo para este problema, aunque las variantes más eficientes podrían considerarse "similares". Hay varias simplificaciones. Las redes de carreteras son jerárquicas y planas . Aquí están los enfoques básicos. el área se conoce generalmente como "planificación de rutas en redes de carreteras".
Se puede "compilar" una estructura gráfica a partir de los datos de la lista de adyacencia. Este es el enfoque en la biblioteca que cita , SpatiaLite. estas estructuras de gráficos se almacenan en un formato binario comprimido donde las ubicaciones de los gráficos están representadas por enteros codificados en binarios, etc., por lo que la representación gráfica y la manipulación ocupan mucho menos espacio que almacenar todos los nombres de carreteras, etc .; parece que el algoritmo SpatiaLite no está "en línea" y se ejecuta completamente en la memoria.
Hay algoritmos paralelos / distribuidos. ver, por ejemplo, Gráfica GPU escalable transversal / Merrill, Garland, Grimshaw.
la pregunta usa terminología cliente-servidor, es decir, "consultas". los algoritmos no se ejecutan al "consultar" la base de datos en el sentido cliente-servidor. los lenguajes de consulta de nivel superior, como SQL, son una interfaz para la base de datos y pueden usarse para transmitir la solicitud para calcular las rutas mínimas, pero el algoritmo no los usa internamente. generalmente el algoritmo se ejecuta "dentro de la base de datos", es decir, completamente "del lado del servidor". por lo tanto, escribir un algoritmo de ruta más corta en las consultas de la base de datos es factible para redes pequeñas pero no para medianas / grandes
Hay otro enfoque donde las estimaciones dentro de porcentajes pequeños pueden ser aceptables. La idea básica es mantener un índice de distancias entre nodos. ver, por ejemplo, Estimación rápida y precisa de las rutas más cortas en gráficos grandes / Gubichev, Bedathur, Seufert, Weikum
Esta tesis doctoral (¡235p!) es especialmente aplicable. Planificación de rutas en redes de carreteras / Schultes
Algunos algoritmos utilizan muchas de estas ideas y otros, están altamente afinados y patentados y están al borde de los secretos comerciales competitivos. por ejemplo, de Google. Puede haber algunos medios engañosos sobre este tema. por ejemplo , el algoritmo simple y elegante que hace posible Google Maps que afirma / implica que Google usa el algoritmo Dijkstras sin ninguna cita.
fuente
En conjuntos de datos extremadamente grandes como ese, para obtener resultados tan rápidos, me parece mejor usar una estructura de datos de búsqueda de unión con compresión de ruta. Sin embargo, si está buscando usar solo el algoritmo de Djikstra y optimizarlo, todo se reduce a la información que tiene cada nodo en el gráfico. Lo más probable es que no necesite hacer las 1.500 consultas.
Por ejemplo, considere el siguiente ejemplo. Digamos que estoy tratando de encontrar los grados de separación entre 2 actores (el número de Bacon) y quiero encontrar la ruta menos ponderada (ruta usando las películas más nuevas posibles). Ahora, digamos que tengo una función llamada
shortestPath(actor A, actor B);. Considere el siguiente escenario.Si el actor A ha estado actuando desde 1970 y el actor B ha estado actuando desde 2000, dada esa información, sería mucho más lógico encontrar un camino que comience desde la primera película del actor B y luego atraviese su camino hacia el actor A. Como en lugar de repetir cada película en la que ha actuado el actor A.
Por lo tanto, el punto principal es que la optimización del algoritmo de Djikstra realmente depende de cuál sea su conjunto de datos. Debería proporcionar más información sobre lo que implica su conjunto de datos para ayudarlo a optimizar su algoritmo.
EDITAR: Digamos que está tratando de encontrar el camino más corto entre 2 ciudades en el mismo país y si este país es más largo que ancho, por ejemplo, Argentina, puede hacer sus consultas en función de la longitud y la latitud de los países. fronteras Luego puede comenzar a recorrer verticalmente (usando la longitud) en lugar de horizontalmente. Ofc, tendría que haber un manejo de excepciones, pero se entiende la idea general.
fuente