[论文解读] Transit Node Routing Reconsidered

Julian Arz, Dennis Luxen+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 22, 2013

Data Management and Algorithms参考文献 12被引用 7

一句话总结

本文提出了一种简化的、基于收缩层次（CH）的转运节点路由（TNR）变体，其预处理时间比以往的TNR方法快一个数量级，同时保持了近乎常数时间的查询性能。它引入了一种纯粹基于图论的局部性过滤器，并通过另一个数量级的速度提升加速了多对一查询，其查询速度甚至超过枢纽标签法，且空间使用量显著更低。

ABSTRACT

Transit Node Routing (TNR) is a fast and exact distance oracle for road networks. We show several new results for TNR. First, we give a surprisingly simple implementation fully based on Contraction Hierarchies that speeds up preprocessing by an order of magnitude approaching the time for just finding a CH (which alone has two orders of magnitude larger query time). We also develop a very effective purely graph theoretical locality filter without any compromise in query times. Finally, we show that a specialization to the online many-to-one (or one-to-many) shortest path further speeds up query time by an order of magnitude. This variant even has better query time than the fastest known previous methods which need much more space.

研究动机与目标

• 通过用纯粹基于图论的替代方案取代TNR中几何组件的局部性过滤器。
• 在保持快速查询性能的同时，大幅降低TNR的预处理时间。
• 加速道路网络中在线多对一最短路径查询。
• 在不牺牲查询速度或正确性的情况下，提升TNR的空间效率。
• 证明基于CH的TNR变体可在时间和空间效率上超越现有最先进方法。

提出的方法

• 该方法用基于CH搜索空间的图论Voronoi过滤器，替代TNR中的几何局部性过滤器。
• 利用CH计算访问节点和转运节点集合，实现完全基于图的预处理。
• 局部性过滤器识别其最短路径可能不经过任何转运节点的节点，从而触发基于CH的本地路径搜索。
• 对于多对一查询，该方法预先计算并缓存从单一源点到所有目标点的结果，从而降低每次查询的开销。
• 空间优化包括将反向距离存储为与正向距离的差值，以及利用访问节点与区域代表节点之间的重叠。
• 该方法利用CH的结构，实现按需停顿和高效的搜索空间剪枝。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否在不依赖节点几何位置的情况下，为TNR设计一种纯粹基于图论的局部性过滤器？
• RQ2 能否在保持快速查询时间的同时，将TNR的预处理时间加快一个数量级？
• RQ3 能否进一步提升TNR在多对一最短路径用例中的性能？
• RQ4 是否可能将TNR的空间消耗降低至每个节点100字节以下而不影响性能？
• RQ5 基于CH的TNR变体在查询速度、预处理时间和空间使用方面与枢纽标签法相比如何？

主要发现

• 所提出的基于CH的TNR变体将预处理时间减少了整整一个数量级，接近仅使用CH的预处理时间，而后者查询时间慢两个数量级。
• 基于图论的Voronoi过滤器实现了与几何过滤器相同的查询性能，但无需依赖位置数据。
• 对于多对一查询，该方法实现了另一个数量级的速度提升，使其成为此类场景下已知最快的技术。
• 该方法在查询速度上优于枢纽标签法，且空间使用量显著更低，即使在预处理时间相近的情况下也是如此。
• 通过距离差值编码和节点标志双重用途等优化，空间消耗可降低至每个节点100字节以下。
• 该方法保持了精确的最短路径结果，并与现有的CH优化技术（如按需停顿）完全兼容。