Для оптимизации поиска кратчайших путей в сетях с большим количеством вершин можно использовать следующие подходы:

• Использование более эффективной структуры данных. 1 Вместо обычного массива или списка для хранения графа применяют разреженную матрицу смежности или список смежности. 1 Это позволяет сократить время доступа к соседним вершинам и улучшить производительность алгоритма. 1
• Ограничение числа релаксаций. 1 В некоторых случаях, особенно при работе с большими графами, можно ограничить число релаксаций для каждой вершины. 1 Это может привести к быстрому завершению алгоритма и уменьшению общего времени выполнения. 1
• Параллельная реализация. 1 Алгоритм можно распараллелить на множество потоков или процессов, чтобы ускорить его выполнение. 1 Различные вершины могут быть обработаны независимо друг от друга, что позволяет снизить общее время работы. 1
• Двунаправленный поиск. 1 Вместо применения алгоритма от начальной вершины до целевой, можно выполнить два поиска одновременно: один от начальной вершины к цели и один от цели к начальной. 1 Как только эти два поиска встретятся, можно найти кратчайший путь. 1
• Применение ограничений и эвристик. 1 Различные модификации алгоритма могут учитывать дополнительные ограничения или эвристики для нахождения кратчайшего пути. 1 Например, ограничения на расстояние, ограничения на количество релаксаций или использование эвристических оценок для приоритизации вершин. 1
• Предварительный этап исключения непригодных ресурсов. 3 На этом этапе выделяют подграф, в пределах которого будет работать основной алгоритм поиска пути. 3