Pa­th­fin­ding: trovare il percorso minimo in in­for­ma­ti­ca

Gli algoritmi di pa­th­fin­ding sono tra i più noti e uti­liz­za­ti. Ti spie­ghia­mo come funziona il pa­th­fin­ding e a cosa serve.

Cos’è il pa­th­fin­ding?

Il pa­th­fin­ding è un problema fon­da­men­ta­le dell’in­for­ma­ti­ca. Consiste nel trovare il percorso più breve o più ef­fi­cien­te tra due punti. Esiste una varietà di algoritmi di pa­th­fin­ding che vengono uti­liz­za­ti in diversi scenari.

Come funziona il pa­th­fin­ding e a cosa serve?

Un algoritmo di pa­th­fin­ding di solito inizia rap­pre­sen­tan­do il problema come un grafo o una griglia. Un grafo è un insieme di nodi collegati da spigoli; per esempio, immagina un diagramma di flusso. Una griglia è una matrice bi­di­men­sio­na­le di celle, come una scac­chie­ra. I nodi o le celle rap­pre­sen­ta­no le posizioni nello spazio di base, mentre gli spigoli o le celle adiacenti rap­pre­sen­ta­no i possibili percorsi tra di esse.

Una volta rap­pre­sen­ta­to il problema come un grafo o una griglia, gli algoritmi di pa­th­fin­ding uti­liz­za­no varie tecniche per trovare il percorso tra due punti. Di solito, l’obiettivo è quello di trovare il percorso più breve o più con­ve­nien­te, che risulti anche il più ef­fi­cien­te possibile.

Gli algoritmi di pa­th­fin­ding hanno molte ap­pli­ca­zio­ni in in­for­ma­ti­ca, tra cui:

• Robotica: gli algoritmi di pa­th­fin­ding sono uti­liz­za­ti per aiutare i robot autonomi a navigare in ambienti complessi. Ti basti pensare alle auto a guida autonoma o agli aspi­ra­pol­ve­re in­tel­li­gen­ti che vanno in giro per casa da soli.
• Vi­deo­gio­chi: nei vi­deo­gio­chi, gli algoritmi di pa­th­fin­ding vengono uti­liz­za­ti per con­trol­la­re i movimenti dei per­so­nag­gi non giocanti (PNG). Se si fa clic per inviare unità alla base nemica in un gioco di strategia in tempo reale, si uti­liz­za­no anche algoritmi di pa­th­fin­ding.
• Logistica: gli algoritmi di pa­th­fin­ding vengono uti­liz­za­ti nella logistica per trovare il modo più ef­fi­cien­te di tra­spor­ta­re merci o persone.
• Pia­ni­fi­ca­zio­ne del traffico: gli algoritmi di pa­th­fin­ding vengono uti­liz­za­ti per pia­ni­fi­ca­re i percorsi migliori per evitare il traffico in città.
• In­stra­da­men­to delle reti: nelle reti di computer, gli algoritmi di pa­th­fin­ding vengono uti­liz­za­ti per trovare il percorso più veloce per la tra­smis­sio­ne dei dati tra i diversi nodi della rete.

Vediamo in dettaglio alcune possibili ap­pli­ca­zio­ni del pa­th­fin­ding.

Pa­th­fin­ding nella logistica

Il pa­th­fin­ding nella logistica consiste nel trovare il miglior percorso per il trasporto delle merci. Un percorso ottimale riduce al minimo i costi e i tempi del tragitto, ga­ran­ten­do al contempo la sicurezza dei prodotti tra­spor­ta­ti. Il pa­th­fin­ding nella logistica è quindi uno strumento decisivo per ot­ti­miz­za­re il movimento delle merci e ridurre i costi.

Uti­liz­zia­mo alcuni esempi per il­lu­stra­re l’uso del pa­th­fin­ding nella logistica:

• In­stra­da­men­to dei veicoli: nel trasporto merci, gli algoritmi di pa­th­fin­ding ot­ti­miz­za­no il percorso dei veicoli adibiti alla consegna. L’algoritmo considera fattori come la distanza, le con­di­zio­ni del traffico e i vincoli di tempo per la consegna per trovare il percorso più ef­fi­cien­te.
• Gestione dell’in­ven­ta­rio: il pa­th­fin­ding viene uti­liz­za­to nella gestione dell’in­ven­ta­rio o del magazzino per ot­ti­miz­za­re il po­si­zio­na­men­to delle merci. In questo modo si ga­ran­ti­sce che le merci siano im­ma­gaz­zi­na­te nelle posizioni ottimali e si riducono lo sforzo e il tempo necessari per re­cu­pe­ra­re e con­se­gna­re le merci.
• Gestione della catena di ap­prov­vi­gio­na­men­to: gli algoritmi di pa­th­fin­ding vengono uti­liz­za­ti per ot­ti­miz­za­re l’intera catena di ap­prov­vi­gio­na­men­to, dalla fase iniziale alla consegna. In questo modo si ga­ran­ti­sce che i prodotti siano tra­spor­ta­ti nel modo più ef­fi­cien­te e con­ve­nien­te possibile.

Pa­th­fin­ding nei vi­deo­gio­chi

Il pa­th­fin­ding nei vi­deo­gio­chi è uno strumento im­por­tan­te per creare mondi di gioco di grande effetto e rea­li­sti­ci. Questa tecnica consente alle unità e ai per­so­nag­gi non giocanti (PNG) di muoversi nel mondo di gioco in modo rea­li­sti­co ed ef­fi­cien­te. Gli algoritmi di pa­th­fin­ding vengono uti­liz­za­ti per de­ter­mi­na­re il percorso ottimale per il movimento dei PNG, evitando ostacoli e altri pericoli.

Nei vi­deo­gio­chi, il pa­th­fin­ding viene uti­liz­za­to, tra l’altro, per i seguenti compiti:

• PNG nemici: il pa­th­fin­ding viene uti­liz­za­to per con­trol­la­re il com­por­ta­men­to dei PNG nemici. Ciò consente ai PNG di seguire il giocatore evitando ostacoli e altri pericoli.
• Controllo dell’unità: il pa­th­fin­ding viene uti­liz­za­to per con­trol­la­re il movimento delle unità amiche nel mondo di gioco. Questo può includere azioni, come condurre i PNG a de­sti­na­zio­ne o seguire il per­so­nag­gio del giocatore.
• Schi­va­men­to degli ostacoli: gli algoritmi di pa­th­fin­ding as­si­cu­ra­no che le unità evitino ostacoli come muri, dirupi o altri pericoli.
• Ge­ne­ra­zio­ne di mappe e livelli: gli algoritmi di pa­th­fin­ding sono uti­liz­za­ti anche per la ge­ne­ra­zio­ne pro­ce­du­ra­le di mappe o livelli. Ciò consente di creare mondi di gioco rea­li­sti­ci e variegati.

Pa­th­fin­ding nel routing di rete

Il pa­th­fin­ding viene uti­liz­za­to nell’in­stra­da­men­to di rete per trovare percorsi ottimali per i pacchetti di dati at­tra­ver­so una rete. Gli algoritmi di pa­th­fin­ding offrono agli am­mi­ni­stra­to­ri di rete la pos­si­bi­li­tà di mi­glio­ra­re le pre­sta­zio­ni della rete in base alle cir­co­stan­ze. Le ap­pli­ca­zio­ni più comuni del pa­th­fin­ding nel routing di rete includono:

• In­ge­gne­ria del traffico: gli algoritmi di pa­th­fin­ding aiutano a ot­ti­miz­za­re il traffico di rete e a ridurre al minimo la con­ge­stio­ne. Ana­liz­zan­do la topologia della rete e i modelli di traffico, essi possono iden­ti­fi­ca­re i percorsi più ef­fi­cien­ti per i pacchetti di dati at­tra­ver­so la rete.
• Qualità del servizio (QoS): gli algoritmi di pa­th­fin­ding possono essere uti­liz­za­ti per dare priorità al traffico di rete in base ai requisiti QoS. Ad esempio, i dati critici dal punto di vista temporale, come i flussi VoIP o video, vengono in­stra­da­ti in modo pre­fe­ren­zia­le at­tra­ver­so la rete. La priorità viene uti­liz­za­ta come parte della funzione di costo.
• Bi­lan­cia­men­to del carico: gli algoritmi di pa­th­fin­ding ap­po­si­ta­men­te adattati vengono uti­liz­za­ti per di­stri­bui­re il traffico di rete su più percorsi. At­tra­ver­so il bi­lan­cia­men­to del carico, questi con­tri­bui­sco­no a mi­glio­ra­re le pre­sta­zio­ni della rete e a ridurre il rischio di con­ge­stio­ne.
• Pro­te­zio­ne contro i mal­fun­zio­na­men­ti: gli algoritmi di pa­th­fin­ding vengono uti­liz­za­ti per trovare percorsi al­ter­na­ti­vi per il flusso di dati in caso di guasti alla rete. Ciò ga­ran­ti­sce che i pacchetti di dati vengano con­se­gna­ti in modo af­fi­da­bi­le se un com­po­nen­te della rete si guasta.

Pa­th­fin­ding nella pia­ni­fi­ca­zio­ne dei trasporti

Il pa­th­fin­ding viene uti­liz­za­to nei trasporti per ot­ti­miz­za­re il traffico e ridurre la con­ge­stio­ne. I relativi algoritmi aiutano gli ingegneri e le ingegnere del traffico a pro­get­ta­re reti ef­fi­cien­ti e a svi­lup­pa­re strategie per mi­glio­ra­re il traffico. Alcune delle ap­pli­ca­zio­ni più im­por­tan­ti del pa­th­fin­ding nei trasporti sono:

• Pia­ni­fi­ca­zio­ne del percorso: gli algoritmi di pa­th­fin­ding vengono uti­liz­za­ti per pia­ni­fi­ca­re i percorsi ottimali per i veicoli, evitando le aree con­ge­stio­na­te. Questo migliora il traffico e riduce i ritardi.
• Ot­ti­miz­za­zio­ne dei semafori: gli algoritmi di pa­th­fin­ding possono essere uti­liz­za­ti per ot­ti­miz­za­re la com­mu­ta­zio­ne dei semafori in base al traffico. La sin­cro­niz­za­zio­ne dei semafori e la re­go­la­zio­ne degli orari possono mi­glio­ra­re le con­di­zio­ni del traffico.
• Gestione degli eventi: gli algoritmi di pa­th­fin­ding vengono uti­liz­za­ti per iden­ti­fi­ca­re percorsi al­ter­na­ti­vi per i veicoli in caso di incidenti o di chiusura delle strade. In questo modo, si con­tri­bui­sce a ridurre la con­ge­stio­ne e a mi­glio­ra­re il traffico nelle aree in­te­res­sa­te.
• Trasporto pubblico: gli algoritmi di pa­th­fin­ding possono essere uti­liz­za­ti per ot­ti­miz­za­re i percorsi e gli orari del trasporto pubblico. Ciò con­tri­bui­sce a mi­glio­ra­re l’ef­fi­cien­za dei sistemi di trasporto pubblico e a ridurre la con­ge­stio­ne del traffico.

Quali algoritmi di pa­th­fin­ding esistono?

Le sfide del pa­th­fin­ding derivano dai vincoli dello spazio di base specifico. Ad esempio, si deve tener conto degli ostacoli che bloccano il percorso diretto e dei costi di spo­sta­men­to nello spazio. I costi possono essere mul­ti­di­men­sio­na­li, ad esempio se un percorso è ener­ge­ti­ca­men­te più fa­vo­re­vo­le ma richiede un tempo di per­cor­ren­za maggiore.

È possibile che nel percorso debbano essere inclusi dei punti fissi; un algoritmo di pa­th­fin­ding assicura che durante il movimento nello spazio non si corra il rischio di camminare in cerchio. In generale, un percorso ottimale deve essere trovato nel modo più ef­fi­cien­te possibile, so­prat­tut­to se il pa­th­fin­ding deve avvenire in tempo reale.

Alcuni algoritmi di pa­th­fin­ding comuni sono:

• Breadth-First Search (BFS): questo algoritmo esplora tutti i nodi vicini al punto di partenza prima di passare al livello suc­ces­si­vo di nodi fino a rag­giun­ge­re la de­sti­na­zio­ne.
• Algoritmo di Dijkstra: questo algoritmo esplora il grafo visitando prima un nodo ine­splo­ra­to più vicino al punto di partenza e poi aggiorna ite­ra­ti­va­men­te la distanza di tutti i nodi dal punto di partenza fino al rag­giun­gi­men­to della meta.
• Algoritmo di ricerca A*: questo algoritmo combina le idee di BFS e dell’algoritmo di Dijkstra uti­liz­zan­do una funzione euristica per guidare la ricerca verso il nodo di de­sti­na­zio­ne.
• Ricerca Best-First: questo algoritmo seleziona il nodo suc­ces­si­vo da esplorare in base a una stima euristica della distanza dal nodo di de­sti­na­zio­ne.
• Ricerca bi­di­re­zio­na­le: questo algoritmo cerca si­mul­ta­nea­men­te dai nodi di partenza e di de­sti­na­zio­ne, partendo dal centro del grafo, per trovare il percorso più breve.