The aim of this research is a practical method to draw cable plans of complex machines. Such plans consist of electronic components and cables connecting specific ports of the components. Since the machines are configured for each client individually, cable plans need to be drawn automatically. The drawings must be well readable so that technicians can use them to debug the machines. In order to model plug sockets, we introduce port groups; within a group, ports can change their position (which we use to improve the aesthetics of the layout), but together the ports of a group must form a contiguous block. We approach the problem of drawing such cable plans by extending the well-known Sugiyama framework such that it incorporates ports and port groups. Since the framework assumes directed graphs, we propose several ways to orient the edges of the given undirected graph. We compare these methods experimentally, both on real-world data and synthetic data that carefully simulates real-world data. We measure the aesthetics of the resulting drawings by counting bends and crossings. Using these metrics, we experimentally compare our approach to Kieler [JVLC 2014], a library for drawing graphs in the presence of port constraints. Our method produced 10--30 % fewer crossings, while it performed equally well or slightly worse than Kieler with respect to the number of bends and the time used to compute a drawing.


翻译:此项研究的目标是绘制复杂机器电缆计划的实用方法。 这种计划由电子部件和电缆组成,连接各部件的特定港口。 由于机器是针对每个客户的单个配置, 需要自动绘制电缆计划。 绘图必须便于阅读, 以便技术人员能够使用它们来调试机器。 为了模拟插座, 我们引入港口组; 在一组中, 港口可以改变其位置( 我们用来改进布局的美观), 但是组合的港口必须形成一个毗连区块 。 我们通过扩展著名的 Sugiyama 框架来应对绘制这种电缆计划的问题, 使它包括港口和港口组。 由于框架使用定向图表, 我们建议了几种方法来调整给给非定向图的边缘。 我们对这些方法进行了实验性比较, 既使用真实世界数据, 也使用合成数据来仔细模拟真实世界数据。 我们通过计算弯曲和交叉点来测量由此绘制图的美度。 我们用这些尺度将我们的方法与Kieler [JVLC 2014] 进行比较, 包括港口和港口组。 我们用更差的平面图的图书馆, 用10- 来绘制更差的平的平的平的平面图。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
会议交流 | IJCKG: International Joint Conference on Knowledge Graphs
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
Arxiv
19+阅读 · 2021年2月4日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
会议交流 | IJCKG: International Joint Conference on Knowledge Graphs
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员