Sea S un conjunto de puntos ubicado en un rectángulo R, y q un punto que no está en S.- Este artículo describe el diseño, la implementación y experimentación de diferentes algoritmos para resolver los siguientes problemas: (i) MER, que consiste en encontrar un rectángulo vacío de máxima área contenido en R y que no contiene un punto de S, y (ii) QMER, que consiste en encontrar un rectángulo con las mismas restricciones dadas para el problema MER y que, además, debe contener a q. En ambos problemas se asume que no existe suficiente memoria para almacenar todos los objetos del conjunto S. De acuerdo con la literatura, ambos problemas son de mucha utilidad práctica, en ámbitos como la minería de datos, sistemas de información geográfica, por nombrar algunos. Concretamente, en este trabajo se proponen dos algoritmos que asumen que S se encuentra almacenado en memoria secundaria y que no es posible almacenarlo completamente en memoria. El primero resuelve el problema QMER y consiste en disminuir el tamaño de mediante la utilización de zonas de dominancia y luego, mediante un algoritmo propuesto por Orlowski (1990), se procesan los puntos no descartados. El segundo, a su vez, resuelve el problema MER y consiste en dividir R en cuatro subrectángulos generando cuatro subconjuntos de similar tamaño los que se procesan mediante un algoritmo propuesto en Edmonds et al. (2003), combinando finalmente las soluciones parciales para obtener la solución global. Con el objeto de verificar la eficiencia de los algoritmos, se muestran los resultados de una serie de experimentos considerando datos sintéticos y reales.
Introducción
La geometría computacional es un área de las matemáticas que estudia y propone soluciones algorítmicas a problemas geométricos. Es un área relativamente nueva y los primeros resultados se remontan a los años 80. Sean S1 y S2 dos conjuntos de puntos situados en las regiones R1⊆ Rd (típicamente d = 2) y R2 ⊆ Rd , respectivamente. Algunos de los problemas estudiados con geometría computacional son (i) encontrar el casco convexo de S1, (ii) dado un punto q no perteneciente a S1 y un parámetro k> 0, encontrar los k puntos de S1 más cercanos a q, (iii) dado un parámetro k> 0, encontrar los k pares de puntos (uno de S1 y otro de S2) cuyas distancias (distancia euclidiana) son las más cortas entre todos los pares posibles que se pueden formar, y (iv) dado un punto q no perteneciente a S1, encontrar el rectángulo vacío de mayor área incluido en R1.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículo:
Software para la enseñanza y entrenamiento en la construcción de matrices para planeación estratégica de sistemas de información
Artículo:
HAUTO : Composición automática de servicios convergentes, basada en la planificación HTN
Video:
Webinar. Big data y real time
Artículo:
Adopción de las tecnologías de la Industria 4.0: un análisis de las pequeñas y medianas empresas en el estado de São Paulo, Brasil
Artículo:
Estudio sobre el Plan de Fortalecimiento de la Red de Seguridad de Monitoreo CCTV mediante Esteganografía y Autenticación de Usuario
Artículo:
Creación de empresas y estrategia : reflexiones desde el enfoque de recursos
Libro:
Ergonomía en los sistemas de trabajo
Artículo:
La gestión de las relaciones con los clientes como característica de la alta rentabilidad empresarial
Artículo:
Los web services como herramienta generadora de valor en las organizaciones