Étant donné un ensemble de points dans un espace cartésien 3D, je recherche un algorithme qui triera ces points, de sorte que la distance euclidienne minimale entre deux points consécutifs soit maximisée.
Il serait également avantageux que l'algorithme tende vers une distance euclidienne moyenne plus élevée entre des points consécutifs.
graph-algorithms
cg.comp-geom
optimization
Lior Kogan
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Réponses:
ETA: Tout ce qui suit est dans l'article " Sur le TSP à diffusion maximale ", Arkin et al, SODA 1997.
Je ne connais pas les réponses exactes, mais voici une autre approche qui est un peu différente de la suggestion de Suresh de regrouper Gonzalez:
Cela fonctionnera dans n'importe quel espace métrique et donnera le rapport d'approximation optimal parmi les algorithmes qui fonctionnent dans n'importe quel espace métrique. Car, si vous pouviez vous rapprocher mieux que dans un facteur de deux, alors vous pourriez résoudre les problèmes de cycle hamiltonien exactement, en réduisant le graphique d'entrée au problème de cycle hamiltonien dans un espace métrique avec la distance 2 pour chaque bord de graphique et la distance 1 pour chaque non -bord.
Probablement avec un peu de soin, vous pouvez masser cela en un algorithme d'approximation pour les chemins plutôt que pour les cycles.
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Nous avons téléchargé une préimpression qui répond à cette question, c'est-à-dire qui donne un PTAS pour le TSP à dispersion maximale dans le cas euclidien. http://arxiv.org/abs/1512.02963 (László Kozma, Tobias Mömke: A PTAS for Euclidean Maximum Scatter TSP)
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