A new heuristic for rectilinear crossing minimization is proposed. It is based on the idea of iteratively repositioning nodes after a first initial graph drawing. The new position of a node is computed by casting rays from the node towards graph edges. Each ray receives a mark and the one with the best mark determines the new position. The heuristic has interesting performances when compared to the best competitors which can be found in classical graph drawing libraries like OGDF.


翻译:提出了一种用于解决直线交叉最小化问题的新启发式算法。该算法基于在初始图绘制后迭代重定位节点的思想。通过从节点向图中各边发射射线来计算节点的新位置。每条射线都会获得一个评分,并根据评分最优的射线确定新的位置。与OGDF等经典图绘制库中的最优算法相比,该启发式算法表现出令人满意的性能。

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启发式算法(heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解。启发式算法可以这样定义:一个基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解,该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计。现阶段,启发式算法以仿自然体算法为主,主要有蚁群算法、模拟退火法、神经网络等。
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