A geophylogeny is a phylogenetic tree (or dendrogram) where each leaf (e.g. biological taxon) has an associated geographic location (site). To clearly visualize a geophylogeny, the tree is typically represented as a crossing-free drawing next to a map. The correspondence between the taxa and the sites is either shown with matching labels on the map (internal labeling) or with leaders that connect each site to the corresponding leaf of the tree (external labeling). In both cases, a good order of the leaves is paramount for understanding the association between sites and taxa. We define several quality measures for internal labeling and give an efficient algorithm for optimizing them. In contrast, minimizing the number of leader crossings in an external labeling is NP-hard. On the positive side, we show that crossing-free instances can be solved in polynomial time and give a fixed-parameter tractable (FPT) algorithm. Furthermore, optimal solutions can be found in a matter of seconds on realistic instances using integer linear programming. Finally, we provide several efficient heuristic algorithms and experimentally show them to be near optimal on real-world and synthetic instances.


翻译:地理系统发育树是一种系统发育树(或树状图),其中每个叶节点(例如生物分类单元)都关联一个地理位置(站点)。为清晰可视化地理系统发育树,通常将树表示为地图旁的无交叉绘图。分类单元与站点间的对应关系可通过地图上的匹配标签(内部标注)或连接每个站点至对应树形叶节点的引导线(外部标注)来呈现。在这两种情况下,良好的叶节点排序对于理解站点与分类单元间的关联至关重要。我们定义了内部标注的若干质量度量标准,并给出了优化这些标准的高效算法。相比之下,最小化外部标注中的引导线交叉数属于NP难问题。从积极方面看,我们证明了无交叉实例可在多项式时间内求解,并给出了固定参数可解(FPT)算法。此外,通过整数线性规划可在实际案例中数秒内求得最优解。最后,我们提供了多种高效启发式算法,并通过实验证明其在真实世界与合成实例上接近最优解。

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