動的計画法のアライメント アルゴリズムを作成しました。2 つの異なるシグナルから抽出された 2 つのピーク リストを整列させたいと考えています。ピークのリストは、2 つの列、2 つの特徴 (ピークの時間とピークの面積) を持つデータセットです。ピークは 2 つの異なるシグナルからのものであるため、両方のリストには完全に一致するものは含まれていません。ただし、ピークの両方のリストには、共通のピークがいくつかあります (~3 分の 2)。つまり、時間と面積の両方に関して近いピークです。
私の最初の DP アルゴリズムでは、時間と面積を考慮した距離計算に依存しています。最短ピーク リストのピークを反復処理し、他のデータセットのいくつかのピークまでの距離を計算します。これらの距離をスコア マトリックスに入力し、逆方向に最適なパス (最小距離) を見つけます。最短リストのすべてのピークを最長リストのピークに割り当てたい場合、これは完璧に機能しています。ただし、ギャップが許可されている場合、つまり、最短のデータ セットの一部の要素が最大のデータ セットに一致しない場合は機能しません。
このタイプの問題を処理できるようにするために、DP をどのように改良すればよいでしょうか? これらの問題を処理するために、他にどのようなアルゴリズムが手元にありますか?
ありがとう！