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LMS中間報告資料
2007年4月3日
上智大学
宮本裕一郎
テキサス州への適用
• テキサス州のデータ（全米データの約1/10）
– 2073870ノード，5116492アーク
• LMSの前処理
– 8階層からなるネットワークを生成，約2時間
– オリジナルデータは約100MB，
新たに生成されたデータは約30MB
• スキャンノード数（10回平均）
– Dijkstra法：1286061
– LMS：8250（ Dijkstra法の約1/150）
計算環境
• ハード(Mac Pro)
– 3GHzデュアルコアIntel Xeon 5100
– 2GByteRAM
• ソフト(Java)
– J2SDK1.5.0_07
始点と終点付近の疎化
この例では始点と終点の疎化によりスキャンノード数を約2割削減
A*などと合わせればその効果はさらに増大すると予想

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