Триангуляция с минимальным весом: различия между версиями

Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 40: Строка 40:


== Открытые вопросы ==
== Открытые вопросы ==
Все вышеперечисленные подходы оставляют нерешенными некоторые вопросы. Например, можно ли найти более простое доказательство NP-полноты, которое можно проверить без исполнения компьютерных программ? Было бы желательно улучшить константный коэффициент, который может быть достигнут за полиномиальное время (для упрощения доказательства константа, представленная в работе [ ], не вычисляется явно и может быть достаточно большой, если доказательство проводится не слишком аккуратно). Есть надежда, что временную границу для схемы аппроксимации можно улучшить. Также может оказаться возможным оптимизировать алгоритмы, эффективно вычисляющие точную триангуляцию с минимальным весом для больших множеств точек, что позволит эффективно решать более широкий класс задач, а не только задачи с полностью случайными наборами точек. Возможно, этой цели можно достичь при помощи сочетания этого подхода и алгоритмов с фиксированными параметрами, как в работах [2, 4], либо иными способами. Также остается открытым вопрос, можно ли еще больше улучшить субэкспоненциальный точный метод вычисления триангуляции.
== Ссылка на код ==
Ссылка на код, использовавшийся для сравнения некоторых подходов к динамическому программированию в [2]: http://fuzzy.cs.uni-magdeburg.de/~borgelt/pointgon.html
== См. также ==
* ''[[Быстрая минимальная триангуляция]]
* ''[[Жадные алгоритмы покрытия множества]]
* ''[[Минимальные геометрические остовные деревья]]
* ''[[Минимальные k-связные геометрические сети]]
== Литература ==
1. Beirouti,R., Snoeyink, J.: Implementations of the LMT Heuristicfor Minimum Weight Triangulation. Symposium on Computational Geometry, pp. 96-105, Minneapolis, Minnesota, June 7-10,1998
2. Borgelt, C., Grantson, M., Levcopoulos, C.: Fixed-Parameter Algorithms for the Minimum Weight Triangulation Problem.
Technical Report LU-CS-TR:2006-238, ISSN 1650-1276 Report 158. Lund University, Lund (An extended version has been submitted to IJCGA) (2006)
3. de Berg, M., van Kreveld, M., Overmars, M., Schwarzkopf, O.: Computational Geometry - Algorithms and Applications, 2nd edn. Springer, Heidelberg (2000)
4. Grantson, M., Borgelt, C., Levcopoulos, C.: Minimum Weight Triangulation by Cutting Out Triangles. In: Proceedings 16th Annual International Symposium on Algorithms and Computation, ISAAC 2005, Sanya, China, pp. 984-994. Lecture Notes in Computer Science, vol. 3827. Springer, Heidelberg (2005)
5. Gudmundsson, J., Levcopoulos, C.: A Parallel Approximation Algorithm for Minimum Weight Triangulation. Nordic J. Comput. 7(1), 32-57 (2000)
6. Hjelle, 0., Daehlen, M.: Triangulations and Applications. In: Mathematics and Visualization, vol. IX. Springer, Heidelberg (2006). ISBN 978-3-540-33260-2
7. Levcopoulos, C., Krznaric, D.: Quasi-Greedy Triangulations Approximating the Minimum Weight Triangulation. J. Algorithms 27(2),303-338(1998)
8. Levcopoulos, C., Krznaric, D.: The Greedy Griangulation can be Computed from the Delaunay Triangulation in Linear Time. Comput.Geom. 14(4), 197-220 (1999)
9. Levcopoulos, C., Lingas, A.: On Approximation Behavior of the Greedy Triangulation for Convex Polygons. Algorithmica 2, 15-193(1987)
10. Lingas,  A.:  Subexponential-time algorithms  for  minimum weight triangulations and  related  problems. In: Proceed ings 10th Canadian Conference on Computational Geometry (CCCG), McGill University, Montreal, Quebec, 10-12 August 1998
11. Mulzer, W., Rote, G.: Minimum-weight triangulation is NP-hard. In: Proceedings 22nd Annual ACM Symposium on Computational Geometry, SoCG'06, Sedona, AZ, USA. ACM Press, New York, NY, USA (2006)
12. Remy, J., Steger, A.: A Quasi-Polynomial Time Approximation Scheme for Minimum Weight Triangulation. In: Proceedings 38th ACM Symposium on Theory of Computing (STOC'06). ACM Press, New York, NY, USA (2006)
4510

правок

Навигация