2つの座標リスト間の距離を最適化し、どの座標を組み合わせるかを選択するアルゴリズムを探していました。
リスト 1 があるとします。
205|200
220|210
200|220
200|180
リスト 2:
210|200
207|190
230|200
234|190
座標間の計算距離:
205|200 to 210|200 == 5.00
205|200 to 207|190 == 10.20
205|200 to 230|200 == 25.00
205|200 to 234|190 == 30.68
220|210 to 210|200 == 14.14
220|210 to 207|190 == 23.85
220|210 to 230|200 == 14.14
220|210 to 234|190 == 24.41
200|220 to 210|200 == 22.36
200|220 to 207|190 == 30.81
200|220 to 230|200 == 36.06
200|220 to 234|190 == 45.34
200|180 to 210|200 == 22.36
200|180 to 207|190 == 12.21
200|180 to 230|200 == 36.06
200|180 to 234|190 == 35.44
このアルゴリズムは次を選択します。
205|200 to 230|200 == 25.00
220|210 to 207|190 == 23.85
200|220 to 210|200 == 22.36
200|180 to 234|190 == 35.44
アルゴリズムは、これらの数値が距離間の分散が最も小さいグループであるため、これらの数値を選択します。条件：
- 座標は、各リストの座標のみを使用できます
- List 1 または List2 がそれよりも大きい場合でも、各座標を 1 回だけ使用しますが、最小の距離分散を取得しようとし、未使用の座標では何もしません。
さらに明確にする必要がある場合は、質問してください。
PSハンガリーのアルゴリズムを見てきましたが、それは一種の仕事をしているように見えますが、私が期待していた通りではありません. ハンガリーのアルゴリズムは、すべての座標から最小の距離を作ろうとするだけです。これは最小の分散を意味する可能性がありますが、ここでは分散が最小距離の最適化よりも重要であるため、毎回ではありません。