一种用于计算替代路径的战略路由框架与算法

传统导航服务为单个驾驶员寻找最快路线。尽管对每个人而言始终使用最快路线似乎是可取的，但自私行为可能产生不良后果，例如更高的能耗与可避免的拥堵，甚至导致整体与个体的出行时间均增加。相比之下，战略路由旨在针对全局优化目标为所有智能体优化交通。我们引入一个框架，将现实世界的战略路由场景形式化为算法问题，并详细研究其中我们称之为单替代路径（SAP）的一个问题。在该问题中，给定单个起点—终点对之间的一条原始路线。目标是在假设智能体依据我们引入的帕累托一致性（Pareto-conformity）心理学模型在两条路线间分配的前提下，向所有智能体建议一条替代路线以优化总体出行时间。我们证明即使对于此类模型，SAP问题也是NP完全的。尽管如此，在假设帕累托一致性的条件下，我们利用多准则最短路算法作为子例程，给出了针对SAP不同变体的多种算法。此外，我们证明若干自然模型事实上是帕累托一致的。我们算法的实现作为概念验证，表明尽管算法在最坏情况下具有指数级运行时间，SAP仍可在合理时间内求解。