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:提出了一种新的直线交叉最小化启发式算法。该算法的基本思想是在进行初始图形绘制后,通过迭代地重新定位节点来实现。从节点向图边投射射线,计算出每条射线的得分,最佳射线将决定节点的新位置。该启发式算法的性能比经典图形绘制库(如OGDF)中的最佳竞争者有所提升。

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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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