Map Labeling mittels Simulated Annealing und Genetischen Algorithmen Seminar Label Placement Leiter: Dr. A. Wolff Referent: Tim Hoffmann Trassenheide 16./17.Juni 2001
Fragestellung: Wie kann man eine solche Karte mit Beschriftungen versehen? Quelle: Microsoft ® Encarta Weltatlas 2001
Gliederung 1.Labelplatzierung als Optimierungsproblems 2.Genetische Algorithmen a)Grundlage und Ablauf der Algorithmen b)Einige Varianten 3.Simulated Annealing a)Grundlage und Ablauf des Algorithmus b)Praktische Funktionsweise 4.Leistungsvergleiche der Algorithmen
1.Labelplatzierung als Optimierungsproblems Das Allgemeine Optimierungsproblem: Gegeben.: G, g G, c = c(g) Gesucht: min (c(g))
1.Labelplatzierung als Optimierungsproblems Das spezielle Optimierungsproblem Grundmenge: M n über {0,..,8} Zielfunktion: Zahl der sich über- schneidenden Label plus 2*Zahl der entfernten Label minimieren Quelle: Christensen et al. 1995
2.Genetische Algorithmen
2.Genetische Algorithmen a) Grundlage und Ablauf der Algorithmen
2. Genetische Algorithmen b) Einige Varianten Lazy Hillclimber Lokal optimierter Genetischer Algorithmus (loGA) Rekombination der Elite (ERGA) Genetischer Algorithmus mit Fokussierung Genetischer Algorithmus mit speziellen Crossover-Operatoren (Xover GA)
3. Simulated Annealing
3.Simulated Annealing a) Grundlage und Ablauf des Algorithmus
3.Simulated Annealing b) Praktische Funktionsweise
4.Leistungsvergleiche der Algorithmen Quelle: van. Dijk et al (verändert)