最快路径算法答案

【问题标题】：Fastest-path algorithm最快路径算法
【发布时间】：2010-09-29 19:31:45
【问题描述】：

我目前正在实施一个导航系统，用于通过欧洲进行路由。到目前为止，我已经实现了最短路径（Dijkstra 和 A*）。这是最简单的部分，现在我需要一些最快路径的算法。它必须快速可靠。

我知道这可以通过为道路质量（例如 1 条高速公路、2 条主干道......）分配值来完成，然后将这些值与路线成本相乘，最后使用 Dijkstra 或 A*，但这并不复杂够了。

我正在寻找更准确的算法。地图本身包含各种数据，比如道路质量、限速、红绿灯位置等，我想用它。

有没有什么好的算法呢？或者至少是对 A* 的良好修改？

【问题讨论】：

“最快”路径算法只是一种最短路径算法，其中边缘权重是加权旅行时间而不是距离。 A* 仍然是你最好的选择，你只需要想出一个好方法来根据可用数据估计权重（并想出一个启发式方法）。
为什么在计算边缘成本时不能将所有因素都考虑在内（就像您建议的道路质量一样）？
我认为必须有更好的方法。但如果每个人都认为修改后的 A* 是最好的解决方案，那么我会接受它。
A* 中没有规定你应该选择什么作为边权重。所以从某种意义上说，它仍然不是 A* 的修改版。

【解决方案1】：

在最短路径的实现中，您选择距离作为边的权重。

现在，如果您想找到最快的路径，您只需选择预期行程时间作为边的权重。同样，如果您想要最可靠的路径，您可以选择一些“可靠性”度量作为边缘的权重。

A*（尽管并不总是最优的，因为它依赖于启发式函数）可能是此类应用程序的最佳选择。如果你的 A* 不够准确，我建议你要么选择 Dijkstras，要么花一些时间调整和改进你的启发式函数。

【讨论】：

【解决方案2】：

这取决于您所说的“最快”路径是什么意思。如果您知道您可以在道路的每一段上行驶的平均速度，那么您可以转换您的图表，使边缘包含“行驶时间”而不是“距离”。然后你可以在新图上做一个最短路径算法。

不过，您似乎提到这还不够好。我认为问题在于您必须定义“最快”的含义。道路质量如何影响速度？红绿灯呢？这些都是你必须找到一种方法来解释的变量。如果您作为人类不知道您将使用的指标，那么计算机将很难做到这一点。

【讨论】：