Minimum ağırlıkta üçgenleme - Minimum-weight triangulation

Aynı çokgenin üç olası üçgenlemesi. Merkezi nirengi daha az ağırlığa sahiptir (çevre toplamı).

İçinde hesaplamalı geometri ve bilgisayar Bilimi, minimum ağırlıklı üçgenleme sorun, bir nirengi minimum toplam kenar uzunluğu.[1] Yani, bir giriş çokgeni veya dışbükey örtü Bir giriş noktası kümesinin, üçgenlerin çevre toplamını en aza indirecek şekilde, kenardan kenara ve tepeden köşeye buluşan üçgenlere bölünmesi gerekir. Problem şu NP-zor nokta ayar girdileri için, ancak istenen herhangi bir doğruluk derecesine yaklaştırılabilir. Çokgen girdileri için, tam olarak polinom zamanda çözülebilir. Minimum ağırlık nirengi aynı zamanda bazen optimal nirengi.

Tarih

Bir nokta kümesinin minimum ağırlık üçgenlemesi problemi şu şekilde ortaya çıkmıştır: Düppe ve Gottschalk (1970), inşaatına uygulamasını öneren nirengi düzensiz ağ kara turlarının modelleri ve açgözlü sezgisel yaklaşık olarak Shamos ve Hoey (1975) minimum ağırlık üçgenlemesinin her zaman şununla çakıştığını varsaydı: Delaunay nirengi, ancak bu hızla çürütüldü Lloyd (1977) ve gerçekten Kirkpatrick (1980) iki üçgenlemenin ağırlıklarının doğrusal bir faktörle farklılık gösterebileceğini gösterdi.[2]

Minimum ağırlıkta üçgenleme problemi, Garey ve Johnson (1979) kitaplarındaki açık sorunlar listesine dahil etti NP-tamlık ve sonraki birçok yazar bunun üzerine kısmi sonuçlar yayınladı. En sonunda, Mulzer ve Rote (2008) NP-zor olduğunu gösterdi ve Remy ve Steger (2009) bunun için doğru tahminlerin verimli bir şekilde oluşturulabileceğini gösterdi.

Karmaşıklık

Bir dizi noktanın üçgenlemesinin ağırlığı Öklid düzlemi kenarlarının uzunluklarının toplamı olarak tanımlanır. Onun karar değişkeni belirli bir ağırlıktan daha az bir ağırlık nirengi olup olmadığına karar verme problemidir; olduğu kanıtlandı NP-zor tarafından Mulzer ve Rote (2008). Kanıtları indirgeme PLANAR-1-IN-3-SAT'dan, özel bir durum Boole karşılanabilirlik sorunu içinde bir 3-CNF kimin grafiği düzlemsel tam olarak tatmin eden bir doğruluk tayini olduğunda kabul edilir her cümlede bir gerçek. İspat karmaşık kullanır gadget'lar ve içerir bilgisayar yardımı bu gadget'ların doğru davranışını doğrulamak için.

Minimum ağırlıklı nirengi karar probleminin olup olmadığı bilinmemektedir. NP tamamlandı, bu bilinen açık soruna bağlı olduğundan, radikallerin toplamı polinom zamanda hesaplanabilir. Ancak Mulzer ve Rote, kenar ağırlıkları tam sayı değerlerine yuvarlanırsa sorunun NP-tamamlandığını belirtiyor.

NP-sert olmasına rağmen, minimum ağırlık üçgenlemesi, alt üstel zamanda bir dinamik program mümkün olan her şeyi düşünen algoritma basit döngü ayırıcılar nın-nin Nirengi içindeki noktalar, döngünün her iki tarafında yinelemeli olarak optimal üçgenlemeyi bulur ve en küçük toplam ağırlığa yol açan döngü ayırıcısını seçer. Bu yöntem için toplam süre .[3]

Yaklaşıklık

Birkaç yazar, minimum ağırlık üçgenlemesini diğer üçgenlemelere ilişkin olarak kanıtlamıştır. yaklaşım oranı alternatif üçgenlemenin toplam kenar uzunluğunun minimum ağırlık üçgenlemesinin toplam uzunluğuna en kötü durum oranı. Bu damarda, Delaunay nirengi yaklaşık oranına sahiptir ,[4] ve bu açgözlü üçgenleme (en kısadan en uzuna, her adımda, daha önceki bir kenarı geçmediğinde bir kenar dahil olmak üzere kenarlar eklenerek oluşturulan üçgenleme) yaklaşık oranına sahiptir. .[5] Bununla birlikte, rasgele dağıtılmış nokta kümeleri için, hem Delaunay hem de açgözlü üçgenlemeler, minimum ağırlığın logaritmik bir faktörü dahilindedir.[6]

Mulzer ve Rote'un sertlik sonucu, aynı zamanda, en fazla O (1 / n) 'de göreceli yaklaşım hatası ile yaklaşık bir çözüm bulmanın NP-sertliğini ifade eder.2). Böylece, bir tam polinom yaklaşım şeması minimum ağırlık için nirengi olası değildir. Bununla birlikte, bir yarı-polinom yaklaştırma şeması mümkündür: herhangi bir sabit ε> 0 için, 1 + ε yaklaşım oranına sahip bir çözüm, yarı-polinom zamanı exp (O ((günlükn)9).[7]

Sezgisel

Minimum ağırlıklı üçgenlemenin kesin çözümlerini bulmanın zorluğu nedeniyle, birçok yazar, her durumda işe yaradığı kanıtlanamasa da bazı durumlarda çözümü bulabilen buluşsal yöntemler üzerinde çalışmıştır. Özellikle, bu araştırmanın çoğu, minimum ağırlıklı üçgenlemeye ait olduğu garanti edilen kenar kümelerini bulma sorununa odaklanmıştır. Bu şekilde bulunan minimum ağırlıklı üçgenlemenin bir alt grafiğinin bağlı olduğu ortaya çıkarsa, kalan üçgenleştirilmemiş alan basit bir çokgen oluşturuyor olarak görülebilir ve tüm üçgenleme kullanılarak bulunabilir. dinamik program bu poligonal uzayın optimal üçgenlemesini bulmak için. Aynı dinamik programlama yaklaşımı, alt grafiğin sınırlı sayıda bağlı bileşene sahip olduğu duruma da genişletilebilir.[8] ve bağlantılı bir grafiği bulma ve ardından grafik kenarlarını çevreleyen poligonal boşlukları doldurmak için dinamik programlama uygulama yaklaşımının aynısı, düşük ağırlıklı ancak minimum ağırlıklı üçgenlemeleri bulmak için buluşsal yöntemlerin bir parçası olarak kullanılmıştır.[9]

Birbirlerinin en yakın komşuları olduğunda iki noktayı birleştirerek oluşturulan grafik, zorunlu olarak minimum ağırlık üçgenlemesinin bir alt grafiğidir.[10] Ancak, bu karşılıklı en yakın komşu grafiği bir eşleştirme ve bu nedenle asla bağlantılı değildir. İlgili bir araştırma hattı, daire tabanlı kullanarak minimum ağırlık üçgenlemesinin büyük alt grafiklerini bulur. βiskeletler iki nokta arasına bir kenar eklenerek oluşturulan geometrik grafikler sen ve v ne zaman üçüncü bir nokta yoksa w bir açı oluşturmak uwv bazı parametrelerden daha büyük greater. Yeterince küçük θ değerleri için, bu şekilde oluşturulan grafiğin, minimum ağırlıklı üçgenlemenin bir alt grafiği olduğu gösterilmiştir.[11] Bununla birlikte, bunun için = 90ª açısından daha küçük olmasını sağlamak için θ seçimi gereklidir. β-skelet her zaman bağlıdır.

LMT iskeleti olarak adlandırılan daha sofistike bir teknik, Dickerson ve Montague (1996). İki kenar kümesinin korunduğu, minimum ağırlıklı üçgenlemeye ait olduğu bilinen bir dizi kenar ve buna ait olmaya aday bir dizi kenarın korunduğu yinelemeli bir işlemle oluşturulur. Başlangıçta, bilinen kenarlar seti şu şekilde başlatılır: dışbükey örtü giriş ve kalan tüm köşe çiftleri aday kenarları oluşturur. Daha sonra, yapım sürecinin her yinelemesinde, aday kenarın en kısa köşegen olduğu bir dörtgen oluşturan kalan kenarların oluşturduğu bir çift üçgen olmadığında, aday kenarlar kaldırılır ve aday kenarlar, bilinen kenarlar kümesine taşınır. onları aşan başka aday kenar olmadığında. LMT iskeleti, bu işlem daha fazla değişiklik yapmayı bıraktıktan sonra üretilen bilinen kenarlar olarak tanımlanır. Minimum ağırlıklı üçgenlemenin bir alt grafiği olması garanti edilir, verimli bir şekilde inşa edilebilir ve 200 noktaya kadar setler üzerinde yapılan deneylerde sık sık bağlanmıştır.[12] Bununla birlikte, büyük nokta kümeleri için ortalamada doğrusal sayıda bağlı bileşene sahip olduğu gösterilmiştir.[13]

Minimum ağırlık üçgenleme problemine uygulanan diğer sezgisel yöntemler şunları içerir: genetik algoritmalar[14] dal ve sınır,[15] ve karınca kolonisi optimizasyon algoritmaları.[16]

Varyasyonlar

Bir çokgen üçgenleme minimum ağırlık, kullanılarak kübik zamanda inşa edilebilir. dinamik program yaklaşım, bağımsız olarak rapor eden Gilbert (1979) ve Klincsek (1980). Bu yöntemde, köşeler, çokgenin sınırları etrafında ve her köşegen için köşegen için arka arkaya numaralandırılır. ben tepe noktasına j poligon içinde yer alan, optimum üçgenleme, tüm olası üçgenler dikkate alınarak hesaplanır ijk poligon içinde, optimal üçgenlemelerin ağırlıklarını köşegenlerin altına ekleyerek ik ve jkve tepe noktasını seçme k bu minimum toplam ağırlığa yol açar. Yani MWT (ben,j), kenarın altındaki poligonun minimum ağırlık üçgenlemesinin ağırlığını gösterir ij, ardından genel algoritma aşağıdaki adımları gerçekleştirir:

  • Olası her değer için ben, şuradan n - 1'den 1'e, şunları yapın:
    • Olası her değer için j, şuradan ben + 1 n, yapmak:
      • Eğer ij poligonun bir kenarıdır, MWT'yi ayarlayın (ben,j) = uzunluk (ij)
      • Aksi takdirde ij çokgenin iç köşegeni değildir, MWT'yi ayarlayın (ben,j) = +∞
      • Başka set MWT (ben,j) = uzunluk (ij) + dkben < k < j MWT (ben,k) + MWT (k, j)

Bu yineleme tamamlandıktan sonra MWT (1,n) minimum ağırlık üçgenlemesinin toplam ağırlığını saklayacaktır. Nirengi, MWT'den başlayarak bu dizide yinelemeli olarak aranarak elde edilebilir (1,n), her adımda üçgeni seçerek ijk bu MWT için minimum değere götürür (ben,j) ve yinelemeli olarak MWT araması (ben,k) ve MWT (j,k).

Benzer dinamik programlama yöntemleri, sabit sayıda nokta hariç tüm noktaların üzerinde bulunduğu nokta seti girdilerine de uyarlanabilir. dışbükey örtü girdinin[17] ve sabit sayıda iç içe geçmiş dışbükey çokgen üzerinde veya ikisi dışbükey gövde içinde kesişmeyen sabit sayıda çizgi üzerinde bulunan noktasal kümeler.[18]

Birinin eklenmesine izin verilen nokta kümesi veya çokgen üçgenleme problemlerinin bir versiyonunu formüle etmek de mümkündür. Steiner noktaları, ortaya çıkan üçgenlemelerin toplam kenar uzunluğunu azaltmak için ekstra köşeler. Bazı durumlarda, ortaya çıkan üçgenleme, minimum ağırlık üçgenlemesinden doğrusal bir faktör kadar daha kısa olabilir. Sabit bir optimal faktörü dahilinde ayarlanmış bir noktanın minimum ağırlık Steiner üçgenlemesini yaklaşık olarak tahmin etmek mümkündür, ancak yaklaşımdaki sabit faktör büyüktür.[19]

Ayrıca incelenen ilgili problemler arasında minimum ağırlık inşası yer alır. sözde üçgenler[20] ve minimum ağırlıklı üçgenlemelerin grafiklerinin karakterizasyonu.[21]

Notlar

  1. ^ Sorunun anketleri için bkz. Xu (1998), Levcopoulos (2008), ve De Loera, Rambau ve Santos (2010).
  2. ^ Ayrıca bakınız Manacher ve Zobrist (1979).
  3. ^ Lingas (1998).
  4. ^ Kirkpatrick (1980). Tarafından daha zayıf bir sınır verildi Manacher ve Zobrist (1979).
  5. ^ Yaklaşıklık oranının olduğunu kanıtlayan bir örnek ailesi tarafından verildi Levcopoulos (1987) ve eşleşen üst sınır, Levcopoulos ve Krznaric (1998). Delaunay nirengi için yaklaşım oranında olduğu gibi, daha zayıf bir sınır da Manacher ve Zobrist (1979).
  6. ^ Lingas (1986).
  7. ^ Remy ve Steger (2009). Polinom zaman yaklaşım algoritmalarıyla ilgili daha önceki sonuçlar için bkz. Plaisted ve Hong (1987) (log-faktör yaklaşımı) ve Levcopoulos ve Krznaric (1998) (sabit faktör yaklaşımı).
  8. ^ Cheng, Golin ve Tsang (1995).
  9. ^ Lingas (1987); Heath ve Pemmaraju (1994).
  10. ^ Yang, Xu & You (1994).
  11. ^ Keil (1994); Cheng, Golin ve Tsang (1995); Cheng ve Xu (2001); Hu (2010).
  12. ^ Dickerson ve Montague (1996); Cheng, Katoh ve Sugai (1996); Beyrut ve Snoeyink (1998); Aichholzer, Aurenhammer ve Hainz (1999).
  13. ^ Bose, Devroye ve Evans (1996).
  14. ^ Qin, Wang ve Gong (1997); Kap ve Julstrom (1998).
  15. ^ Kyoda vd. (1997).
  16. ^ Jahani, Bigham ve Askari (2010).
  17. ^ Hoffmann ve Okamoto (2004); Grantson, Borgelt ve Levcopoulos (2005); Knauer ve Spillner (2006).
  18. ^ Anagnostou ve Corneil (1993); Meijer ve Rappaport (1992).
  19. ^ Eppstein (1994).
  20. ^ Gudmundsson ve Levcopoulos (2007); Aichholzer vd. (2009).
  21. ^ Lenhart ve Liotta (2002).

Referanslar

Dış bağlantılar