Map Labeling mittels Simulated Annealing und Genetischen Algorithmen Seminar Label Placement Leiter: Dr. A. Wolff Referent: Tim Hoffmann Trassenheide 16./17.Juni.

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1 Map Labeling mittels Simulated Annealing und Genetischen Algorithmen Seminar Label Placement Leiter: Dr. A. Wolff Referent: Tim Hoffmann Trassenheide 16./17.Juni 2001

2 Fragestellung: Wie kann man eine solche Karte mit Beschriftungen versehen? Quelle: Microsoft ® Encarta Weltatlas 2001

3 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

4 1.Labelplatzierung als Optimierungsproblems Das Allgemeine Optimierungsproblem: Gegeben.: G, g  G, c = c(g) Gesucht: min (c(g))

5 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

6 2.Genetische Algorithmen

7 2.Genetische Algorithmen a) Grundlage und Ablauf der Algorithmen

8 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)

9 3. Simulated Annealing

10 3.Simulated Annealing a) Grundlage und Ablauf des Algorithmus

11 3.Simulated Annealing b) Praktische Funktionsweise

12 4.Leistungsvergleiche der Algorithmen Quelle: van. Dijk et al. 1998 (verändert)