通过算法的视角研究道路网络的几何图属性
摘要：从算法的角度研究实际世界的道路网络，关注通过实证研究获得的有用的道路网络属性，在处理地理数据的快速算法设计中可以利用这些属性。与以往的方法不同，我们的研究不是基于道路网络是平面图的假设。事实上，根据我们对美国50个州和哥伦比亚特区道路网络进行的一些实验，我们提供了强有力的经验证据表明道路网络是非平面的。因此，我们的方法是研究道路网络作为非平面几何图的算法驱动性质，着重研究道路网络的替代属性，这些属性仍然可以导致有效的最短路径和Voronoi图算法。特别是，我们研究道路网络作为多尺度分散图，这是一个我们以圆盘邻域系统来形式化的概念。这种方法使得我们可以开发对道路网络的快速算法，而无需对边权重的分布做任何其他假设。实际上，我们的算法可以允许非度量权重。
作者：David Eppstein and Michael T. Goodrich
论文ID：0808.3694
分类：Computational Geometry
分类简称：cs.CG
提交时间：2009-05-14