Fugu-MT 論文翻訳(概要): Scalable Probabilistic Routes

論文の概要: Scalable Probabilistic Routes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10736v1
Date: Mon, 19 Jun 2023 07:10:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-21 18:57:42.831399
Title: Scalable Probabilistic Routes
Title（参考訳）: スケーラブルな確率的経路
Authors: Suwei Yang, Victor C. Liang, Kuldeep S. Meel
Abstract要約: ルート予測のための有望なアプローチの1つは、確率値で拡張された決定図を使用する。線形な変数数を用いた緩和符号化を導入し、結果の決定図のサイズを大幅に削減する。ステップワイズサンプリング方式の代わりに,単一パスサンプリングに基づく経路予測を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 33.119667669694216
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Inference and prediction of routes have become of interest over the past decade owing to a dramatic increase in package delivery and ride-sharing services. Given the underlying combinatorial structure and the incorporation of probabilities, route prediction involves techniques from both formal methods and machine learning. One promising approach for predicting routes uses decision diagrams that are augmented with probability values. However, the effectiveness of this approach depends on the size of the compiled decision diagrams. The scalability of the approach is limited owing to its empirical runtime and space complexity. In this work, our contributions are two-fold: first, we introduce a relaxed encoding that uses a linear number of variables with respect to the number of vertices in a road network graph to significantly reduce the size of resultant decision diagrams. Secondly, instead of a stepwise sampling procedure, we propose a single pass sampling-based route prediction. In our evaluations arising from a real-world road network, we demonstrate that the resulting system achieves around twice the quality of suggested routes while being an order of magnitude faster compared to state-of-the-art.
Abstract（参考訳）: パッケージデリバリーとライドシェアリングサービスの劇的な増加により、過去10年間でルートの推測と予測が関心を集めている。基礎となる組合せ構造と確率の組み入れを考えると、経路予測には形式的手法と機械学習の両方の手法が含まれる。ルート予測の有望なアプローチのひとつに、確率値で拡張された決定図がある。しかし、このアプローチの有効性は、コンパイルされた決定図のサイズに依存する。このアプローチのスケーラビリティは、経験的なランタイムと空間の複雑さのために制限されている。まず,道路網グラフの頂点数に対して,線形数の変数を用いた緩和符号化を導入し,結果の決定図のサイズを大幅に削減する。第2に,ステップワイズサンプリングではなく,単一パスサンプリングに基づく経路予測を提案する。実世界の道路ネットワークから得られた評価では,提案した経路の約2倍の品質を達成でき,しかも最先端に比べて桁違いに高速であることを示す。

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