From f179dc323f105d194bb820c22a544c857f11009d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Martin Mares Date: Sun, 17 Oct 2010 13:31:46 +0200 Subject: [PATCH] Cesty: Algoritmy pro PPSP (obousmerny Dijkstra, A*) --- 13-dijkstra/13-dijkstra.tex | 81 +++++++++++++++++++++++++++++++++++-- 1 file changed, 78 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/13-dijkstra/13-dijkstra.tex b/13-dijkstra/13-dijkstra.tex index 3c1dfb8..9fc3dd4 100644 --- a/13-dijkstra/13-dijkstra.tex +++ b/13-dijkstra/13-dijkstra.tex @@ -5,6 +5,7 @@ \def\ppsp{1-1} \def\sssp{1-$n$} \def\apsp{$n$-$n$} +\def\astar{A\kern-0.15em *} Problém hledání nejkrat¹í cesty v~(obvykle ohodnoceném orientovaném) grafu provází teorii grafových algoritmù od~samých poèátkù. Základní algoritmy @@ -579,10 +580,84 @@ Jednotliv \h{Algoritmy pro problém typu \ppsp} Zamìøme se nyní na~pøípad, kdy chceme hledat nejkrat¹í cesty mezi zadanou dvojicí -vrcholù $u$,~$v$. Obvykle se to øe¹í pomocí algoritmu typu \sssp{} (SSSP) a v~obecném +vrcholù $s$,~$t$. Obvykle se to øe¹í pomocí algoritmu typu \sssp{} (SSSP) a v~obecném pøípadì ani není lep¹í øe¹ení známo. Existuje ov¹em velké mno¾ství heuristik, kterými -lze ve~vìt¹inì aplikací hledání cest zrychlit. Nìkteré z~nich si pøedvedeme a omezíme -se pøitom na pøípady s~nezápornými délkami. +lze ve~vìt¹inì aplikací hledání cest zrychlit. Nìkteré z~nich si pøedvedeme na +pøíkladu Dijkstrova algoritmu. + +Dijkstrùv algoritmus ve~své klasické podobì vùbec nic neví o~cílovém vrcholu +a prohledá celý graf. První úprava, která se nabízí, je vyu¾ít toho, ¾e +od~okam¾iku uzavøení kteréhokoliv vrcholu se ji¾ jeho ohodnocení nezmìní. +Pokud tedy uzavøeme cílový vrchol, mù¾eme se zastavit. + +Jakou èást grafu prohledáváme teï? V~metrice dané vzdálenostmi v~grafu je to nejmen¹í +koule se støedem ve~vrcholu~$u$, která obsahuje nejkrat¹í cestu (dobøe se to +pøedstavuje na~hledání v~silnièní síti na~rovinné mapì). + +Také mù¾eme spustit prohledávání z~obou koncù zároveò, tedy zkombinovat hledání +od~$s$ v~pùvodním grafu s~hledáním od~$t$ v~grafu s~obrácenou orientací hran. +Oba postupy mù¾eme libovolnì støídat, zastavíme se v~okam¾iku, kdy jsme jeden +vrchol uzavøeli v~obou smìrech. Pozor ov¹em na to, ¾e souèet obou ohodnocení +tohoto vrcholu nemusí být roven vzdálenosti $v$ od~$u$ (zkuste vymyslet protipøíklad). +Nejkrat¹í cesta je¹tì mù¾e vypadat tak, ¾e pøechází po nìjaké hranì mezi vrcholem +uzavøeným v~jednom smìru a vrcholem uzavøeným ve~smìru druhém (ponechme bez dùkazu). +Staèí tedy bìhem procházení hran otestovat, zda je koncový vrchol uzavøený v~opaèném +smìru prohledávání, a~pokud ano, zapoèítat cestu do~prùbì¾ného minima. + +Obousmìrný Dijkstrùv algoritmus projde sjednocení nìjaké koule okolo~$s$ s~nìjakou +koulí okolo~$t$, které obsahuje nejkrat¹í cestu. Prùmìry koulí pøitom závisí na tom, +jak budeme bìhem výpoètu støídat oba smìry prohledávání. V~nejhor¹ím pøípadì samozøejmì +mù¾eme prohledat a¾ celý graf. + +\h{Algoritmus \astar} + +V~umìlé inteligenci se èasto pro hledání nejkrat¹í cesty v~rozsáhlých grafech +(obvykle stavových prostorech nìjaké úlohy) pou¾ívá algoritmus nazývaný~\astar. +Jedná se o~modifikaci Dijkstrova algoritmu, která vyu¾ívá heuristickou funkci +pro dolní odhad vzdálenosti do~cíle; oznaème si ji $\psi(v)$. V~ka¾dém kroku pak uzavíra +vrchol~$v$ s~nejmen¹ím mo¾ným souètem $h(v)+\psi(v)$ aktuálního ohodnocení s~heuristikou. + +Intuice za tímto algoritmem je jasná: pokud víme, ¾e nìjaký vrchol je blízko +od~poèátaèního vrcholu~$s$, ale bude z~nìj urèitì daleko do cíle~$t$, zatím ho +odlo¾íme a budeme zkoumat nadìjnìj¹í varianty. + +Heuristika se pøitom volí podle konkrétního problému -- napø. hledáme-li cestu +v~mapì, mù¾eme pou¾ít vzdálenost do~cíle vzdu¹nou èarou. + +Je u~tohoto algoritmu zaruèeno, ¾e v¾dy najde nejkrat¹í cestu? Na to nám dá odpovìï +teorie potenciálù. + +\s{Vìta:} Bìh algoritmu \astar{} odpovídá prùbìhu Dijkstrova algoritmu +na~grafu redukovaném potenciálem daným heuristickou funkcí~$-\psi$. Pøesnìji, +pokud oznaèíme $h^*$ aktuální ohodnocení v~\astar{} a $h$ aktuální ohodnocení +v~synchronnì bì¾ícím Dijkstrovi, bude v¾dy platit $h(v) = h^*(v) - \psi(s) + \psi(v)$. + +\proof +Indukcí podle doby bìhu obou algoritmù. Na poèátku je $h^*(s)$ i $h(s)$ nulové +a v¹echna ostatní $h^*$ a~$h$ jsou nekoneèná, tak¾e tvrzení platí. V~ka¾dém dal¹ím +kroku \astar{} vybere vrchol~$v$ s~nejmen¹ím $h^*(v) + \psi(v)$, co¾ je tentý¾ vrchol, +který vybere Dijkstra ($\psi(s)$ je stále stejné). + +Uva¾ujme, co se stane bìhem relaxace hrany $vw$: Dijkstra se pokusí sní¾it ohodnocení $h(w)$ +o~$\delta = h(w) - h(v) - \ell_{-\psi}(v,w)$ a provede to, pokud $\delta>0$. Uká¾eme, +¾e \astar{} udìlá toté¾: +$$\eqalign{ +\delta &= (h^*(w) - \psi(s) + \psi(w)) - (h^*(v) - \psi(s) + \psi(v)) - (\ell(v,w) - \psi(v) + \psi(w)) \cr +&= h^*(w) - \psi(s) + \psi(w) - h^*(v) + \psi(s) - \psi(v) - \ell(v,w) + \psi(v) - \psi(w) \cr +&= h^*(w) - h^*(v) - \ell(v,w). +}$$ +Oba algoritmy tedy a¾ na~posunutí dané potenciálem poèítají toté¾. +\qed + +\s{Dùsledek:} Algoritmus \astar{} funguje jen tehdy, je-li potenciál $-\psi$ pøípustný. + +Napøíklad pro rovinnou mapu to heuristika daná euklidovskou vzdáleností, tedy $\psi(v) := \varrho(v,t)$, splòuje: +Pøípustnost po¾aduje pro ka¾dou hranu $uv$ nerovnost +$\ell(u,v) - \psi(v) + \psi(u) \ge 0$, +tedy $\ell(u,v) - \varrho(v,t) + \varrho(u,t) \ge 0$. +Jeliko¾ $\ell(u,v) \ge \varrho(u,v)$, +staèí dokázat, ¾e $\varrho(u,v) - \varrho(v,t) + \varrho(u,t) \ge 0$, +co¾ je ov¹em trojúhelníková nerovnost pro metriku~$\varrho$. \references \bye -- 2.39.5