論文の概要: Timetable Nodes for Public Transport Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15715v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 07:34:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:16:27.136519
• Title: Timetable Nodes for Public Transport Network
• Title（参考訳）: 公共交通ネットワークのためのタイムテーブルノード
• Authors: Andrii Rohovyi, Peter J. Stuckey, Toby Walsh,
• Abstract要約: 時間依存トランスポートネットワークにおける高速パスフィニングは、ナビゲーションシステムにおいて重要かつ困難な問題である。 本稿では,計算幾何学と異なる最適化手法を用いて,グラフベースのアプローチを進化させる手法を提案する。 我々のソリューションは他の時間依存ネットワークに適合し、他のパスフィンディングアルゴリズムに統合できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.793066412010468
• License:
• Abstract: Faster pathfinding in time-dependent transport networks is an important and challenging problem in navigation systems. There are two main types of transport networks: road networks for car driving and public transport route network. The solutions that work well in road networks, such as Time-dependent Contraction Hierarchies and other graph-based approaches, do not usually apply in transport networks. In transport networks, non-graph solutions such as CSA and RAPTOR show the best results compared to graph-based techniques. In our work, we propose a method that advances graph-based approaches by using different optimization techniques from computational geometry to speed up the search process in transport networks. We apply a new pre-computation step, which we call timetable nodes (TTN). Our inspiration comes from an iterative search problem in computational geometry. We implement two versions of the TTN: one uses a Combined Search Tree (TTN-CST), and the second uses Fractional Cascading (TTN-FC). Both of these approaches decrease the asymptotic complexity of reaching new nodes from $O(k\times \log|C|)$ to $O(k + \log(k) + \log(|C|))$, where $k$ is the number of outgoing edges from a node and $|C|$ is the size of the timetable information (total outgoing edges). Our solution suits any other time-dependent networks and can be integrated into other pathfinding algorithms. Our experiments indicate that this pre-computation significantly enhances the performance on high-density graphs. This study showcases how leveraging computational geometry can enhance pathfinding in transport networks, enabling faster pathfinding in scenarios involving large numbers of outgoing edges.
• Abstract（参考訳）: 時間依存トランスポートネットワークにおける高速パスフィニングは、ナビゲーションシステムにおいて重要かつ困難な問題である。 交通網には、自動車運転のための道路網と公共交通機関網の2種類がある。 時間依存のContraction Hierarchiesや他のグラフベースのアプローチのような、ロードネットワークでうまく機能するソリューションは、通常、トランスポートネットワークには適用されない。 トランスポートネットワークでは、CSAやRAPTORのような非グラフソリューションがグラフベースの手法と比較して最良の結果を示している。 本研究では,移動ネットワークにおける探索処理を高速化するために,計算幾何学から異なる最適化手法を用いてグラフベースのアプローチを進化させる手法を提案する。 タイムテーブルノード(TTN)と呼ばれる新しい計算前ステップを適用します。 私たちのインスピレーションは、計算幾何学における反復探索問題から来ています。 TTNの2つのバージョンを実装している: 1つは複合探索木(TTN-CST)、もう1つはフラクショナルカスケーディング(TTN-FC)である。 どちらのアプローチも、新しいノードに到達する際の漸近的な複雑さを$O(k\times \log|C|)$から$O(k + \log(k) + \log(|C|)$に減少させる。 我々のソリューションは他の時間依存ネットワークに適合し、他のパスフィンディングアルゴリズムに統合できる。 実験により,この事前計算は高密度グラフの性能を著しく向上させることが示された。 本研究では,計算幾何学の活用が輸送ネットワークのパスフィニングをいかに向上させるかを示し,多数のエッジを含むシナリオにおけるパスフィニングの高速化を実現する。

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