Некоторые подходы к оптимизации поиска кратчайшего пути в условиях изменяющегося графа:
Инкрементальные алгоритмы. 3 Позволяют пересчитывать кратчайшие пути в графе с учётом изменений, например, при изменении веса рёбер. 3 Для этого на каждом шаге выбирают некоторое ребро и заменяют его вес на вес соответствующего ребра из текущего графа, после чего пересчитывают кратчайшие пути с помощью инкрементального алгоритма. 3
Процедуры удаления и добавления ребра. 2 С их помощью учитывают все возможные модификации графа и поддерживают кратчайшие расстояния между вершинами в актуальном состоянии. 2 Например, при удалении ребра сначала добавляется новое ребро меньшего веса, далее удаляется существующее ребро большего веса, что не влияет на расстояния и не требует пересчёта. 2
Имитационное моделирование. 1 Исходными данными являются массив расстояний между парами вершин графа (весов рёбер), массив вариаций весов и стоимость вершин. 1 Путем имитационного моделирования определяется оптимальный путь обхода. 1 Для обхода применяется вариант алгоритма Дейкстры, в котором реальный вес всех рёбер, инцидентных вершине, определяется в момент прихода в вершину с учётом их начального веса и пределов стохастической неопределённости весов. 1 Критерием оптимальности является соотношение весов пройденных рёбер к стоимости вершин, задачей оптимизации — его минимизация. 1
Ответ сформирован YandexGPT на основе текстов выбранных сайтов. В нём могут быть неточности.
Примеры полезных ответов Нейро на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Нейро.