2008-10-23 16 views
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के एक आम आदमी के लिए एक विस्तृत विवरण, बड़े नेटवर्क (छोटे विश्व ग्राफ प्रकार का) मैं प्रकृति में गतिशील है, नए नोड्स को अक्सर जोड़ा जाता है और घटाया जाता है। संभावित रूप से डी * ओवर ए * का उपयोग करना इस गतिशील वातावरण में पथों का पता लगाने का एक बेहतर तरीका होगा?पथ ढूँढना: डी * एल्गोरिदम

डी * कितना ठोस है? क्या इसका कोई वास्तविक दुनिया अनुभव है? एक क्रिप्टोग्राफिक एल्गोरिदम की तरह - डी * पीयर समीक्षा और परीक्षण के बहुत से कठोर है? क्या आप इस समस्या के लिए डी * का उपयोग करेंगे?

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लेकिन आम आदमी – Setori

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के लिए विस्तृत स्पष्टीकरण सुनते हैं, मुझे लगता है कि आप जो निकटतम प्राप्त करने जा रहे हैं, वह छद्म कोड और डी * के लिए मूल श्वेतपत्र में साथ-साथ स्पष्टीकरण को पढ़ने के लिए होगा। यह सुंदर "आम आदमी" शब्दों में है .. लेकिन आप डी * बिना ~ कुछ ~ ग्राफ सिद्धांत पृष्ठभूमि को समझने में सक्षम नहीं होंगे। – mmcdole

उत्तर

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जैसा कि मैं समझता हूं, पहली बार जब आप डी * चलाते हैं तो यह लगभग उसी रनटाइम के साथ ए * के समान पथ पाता है। हालांकि, जब कोई नोड बदलता है तो इसका एज वैल्यू या नोड्स जोड़ा जाता है ए * सभी पथ को दोबारा बदलता है जबकि डी * पूरी चीज के बजाए दूसरी बार असंगत नोड्स को फिर से बदल देता है।

एंथनी स्टेंटज़ डी * एल्गोरिदम (मूल श्वेतपत्र here) काफी हद तक उनके काम के डेरिवेटिव द्वारा बहिष्कृत किया गया है। डी * लाइट और एलपीए * सबसे अधिक पाए जाते हैं और कोड/कार्यान्वयन के लिए बहुत आसान होते हैं।

जहां तक ​​असली दुनिया का अनुभव है, नासा के जेट प्रोपल्सन प्रयोगशाला से जोसेफ कार्स्टन और आर्ट रैंकिन ने डी * लाइट के तत्वों का उपयोग मर्स रोवर्स "स्पिरिट" और "अवसर" (रोवर्स का स्लाइड शो का उपयोग करके) डी * here)। फरवरी 2007 में इसका इस्तेमाल मर्स रोवर को पूरी तरह से नेविगेट करने के लिए किया गया था।

alt text http://asm.arc.nasa.gov/Gallery/images/generic/rover.jpg

जाहिर डी * रोबोटिक्स डोमेन वास्तव में उपयोगी है क्योंकि पर बोर्ड सेंसर रोबोट लगातार फिर से मूल्यांकन कर रहे हैं किनारे मूल्यों है। इससे मेरी राय में यह "युद्ध परीक्षण" सुंदर हो जाएगा।

इसी तरह, मुझे एक और whitepaper मिला जो मोबाइल गेमिंग में डी * लाइट एल्गोरिदम के उपयोग का उल्लेख करता है।

मैं यह जवाब देकर इस जवाब को समाप्त कर दूंगा कि मैंने पहले कभी * ए * लागू नहीं किया है। जटिलता में उल्लेखनीय वृद्धि के कारण मैं कहूंगा कि डी * (या डी * लाइट) केवल उन मामलों में उपयोग किया जाना चाहिए जहां ग्राफ में महत्वपूर्ण और लगातार परिवर्तन होते हैं। आपने अपनी स्थिति को इसी तरह वर्णित किया है, इसलिए मैं निश्चित रूप से डी * लाइट के लिए जाऊंगा। यदि नासा इसका उपयोग करता है तो आप सुरक्षित रूप से शर्त लगा सकते हैं कि इसकी पूरी तरह से जांच की गई है।

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+1 यह भी देखें [यहां] (http://cstheory.stackexchange.com/questions/11855/) –

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आपने कहा था कि ग्राफ में लगातार परिवर्तन होने पर डी * का उपयोग किया जाना चाहिए। क्या इसका मतलब यह है कि यदि ग्राफ बिल्कुल नहीं बदलता है तो डी * का उपयोग नहीं किया जाना चाहिए ?? – Alaa

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मैंने डी * और ए * एल्गोरिदम दोनों को लागू किया है। इसलिए, मैं आपको सलाह देता हूं कि, यदि आपके मानचित्र में कोई गतिशील बाधा नहीं है, तो आपको ए * को लागू करना चाहिए। अन्यथा, डी * लागू करें। मुख्य कारण यह है: पहली खोज में, डी * मानचित्र में सभी नोड्स की गणना करता है, फिर आपको सबसे छोटा रास्ता दिखाता है, जबकि ए * केवल लक्ष्य के आस-पास सीमित क्षेत्र की गणना करता है और मानचित्र में बिंदु प्रारंभ करता है। तो, यह डी * से बहुत तेज है। गतिशील वातावरण में, डी * ए * से तेज और अधिक कुशल है। चूंकि रोबोट जाता है, अगर यह एक नई बाधा का पता लगाता है, तो यह केवल अप्रत्याशित बाधा के आसपास कुछ नोड्स को अपडेट करता है। जबकि, ए * फिर से सभी चीजों की गणना करेगा।

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