Multikriteriální plánování tras s důrazem na geoprostorovou diverzitu výsledků

Abstract

Ľudia neustále cestujú, či už sa jedná o dochádzanie, víkendové výlety na bicykli alebo prepravu tovaru. Často sa obraciame na svoje smartfóny alebo počítače s požiadavkou nájdenia najrýchlejšej trasy niekam. Avšak, čo ak nás nezaujíma zrovna najkratšia alebo najrýchlejšia možnosť a chceli by sme si vybrať z viacerých alternatív, ktoré spĺňajú naše očakávania v širšom spektre kritérií? Je známe, že vyhľadávanie, ktoré má uspokojiť viaceré preferencie naraz často nájde nadmerné množstvo výsledkov, z ktorých sa finálny výber robí len veľmi ťažko. Preto sme sa rozhodli preskúmať možnosti na zredukovanie množiny riešení. Naším zámerom je určiť zopár reprezentatívnych riešení, ktoré by preukazovali diverzitu v priestore. S týmto cieľom sme navrhli multikriteriálny algoritmus, v ktorom je zabudované uprednostňovanie geograficky jedinečných riešení priamo do procesu vyhľadávania, a porovnali sme ho s metódou, ktorá jednoducho vyfiltruje kompletnú množinu riešení podľa ich jedinečnosti. Vyhodnotenie prebiehalo na cestných sieťach Prahy a New Yorku. Navrhnutý vyhľadávací algoritmus skutočne nájde rozumne veľkú skupinu ciest, ktoré pokrývajú všetky zaujímavé úseky. Experimenty tiež ukázali, že v priemere síce dosahuje zhruba dvakrát horšie časy, no v niektorých prípadoch dokázal jednoznačne prekonať metódu s filtrovaním.

People travel all the time, whether it be commuting, weekend bike trips or transportation of goods. We often require our smartphones or computers to find the quickest route for us to get somewhere. But what if we are not interested merely in the shortest or the fastest option and, instead, desire to choose from several alternatives that meet our expectations in a whole range of criteria? We know that searches accommodating multiple preferences simultaneously often find an excessive number of results, the ultimate selection from which may be awkward. We therefore consider the options for reducing the solution set's size. Our intention is to identify a few representative solutions that exhibit spatial diversity. To accomplish this, we design a multi-criteria algorithm that integrates the preference of geographically distinct solutions directly into the search, and we compare it with the method that simply filters the complete set of solutions based on their distinctness. We perform the evaluation on the road networks of the city of Prague and New York City. The proposed search algorithm indeed finds a set of routes with a convenient size, still covering all of the interesting route segments. The evaluation also shows that it is on average up to two times worse in terms of runtime, although there are certain cases in which it clearly outperforms the filtering method.