优化 osmnx 网络中的最短路径计算答案

【问题标题】：Optimize shortest path calculation in an osmnx network优化 osmnx 网络中的最短路径计算
【发布时间】：2020-06-28 12:59:24
【问题描述】：

我的问题很简单。我必须计算 osmnx 网络中所有节点之间的最短路径。然而，这需要大量的时间。我想知道是否有任何东西可以加速/优化这个过程。提前谢谢你。

代码如下：

import osmnx as ox
import igraph as ig
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import networkx as nx
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import random as rd
from IPython.display import clear_output
ox.config(log_console=True, use_cache=True)


%%time
city = 'Portugal, Lisbon'
G = ox.graph_from_place(city, network_type='drive')

G_nx = nx.relabel.convert_node_labels_to_integers(G)

weight = 'length'

G_ig = ig.Graph(directed=True)
G_ig.add_vertices(list(G_nx.nodes()))
G_ig.add_edges(list(G_nx.edges()))
G_ig.vs['osmid'] = list(nx.get_node_attributes(G_nx, 'osmid').values())
G_ig.es[weight] = list(nx.get_edge_attributes(G_nx, weight).values())

assert len(G_nx.nodes()) == G_ig.vcount()
assert len(G_nx.edges()) == G_ig.ecount()
nodes, edges = ox.graph_to_gdfs(G, nodes=True, edges=True) 

%%time
L_back_total = []
L_going_total =[]
i=1

for element in G_nx.nodes:

    clear_output(wait=True)
    L_going=[]
    L_back=[]
    
    for node in G_nx.nodes:
        
        length_going = G_ig.shortest_paths(source=element, target=node, weights=weight)[0][0]
        length_back = G_ig.shortest_paths(source=node, target=element, weights=weight)[0][0]
        
        L_going.append(length_going)
        L_back.append(length_back)

    L_back_total.append(length_back)
    L_going_total.append(length_going)
    print('Progress:', np.round(i/len(G_nx.nodes)*100, 5))
    i+=1

【问题讨论】：

标签： python optimization networkx igraph osmnx

【解决方案1】：

考虑使用 Floyd-Warshall 算法。

文档： https://networkx.github.io/documentation/networkx-1.10/reference/generated/networkx.algorithms.shortest_paths.dense.floyd_warshall.html

用法：

nx.floyd_warshall(G_ig)

【讨论】：

算法计算从A到B的最短路径，但是它是否也计算从B到A？因为在有向图中，这些路径不会相同

【解决方案2】：

在 osmnx 提供的示例中，有一个关于 routing-speed-time 的笔记本，它显示了如何并行化计算

【讨论】：

哇，你说的完全正确。我没有检查对示例所做的更新。谢谢你告诉我！