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R语言 TSP包 insert_dummy()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-10-1 12:47:23 | 显示全部楼层 |阅读模式
insert_dummy(TSP)
insert_dummy()所属R语言包:TSP

                                        Insert dummy cities into a distance matrix
                                         插入的虚拟城市的距离矩阵

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Inserts dummy cities into objects of class TSP or ATSP.  A dummy city has the same, constant distance (0) to all other cities and is infinitely far from other dummy cities. A dummy city can be used to transform a shortest Hamiltonian path problem (i.e., finding an optimal linear order) into a shortest Hamiltonian cycle problem which can be solved by a TSP solvers (Garfinkel 1985).
插入虚拟城市类的对象TSP或ATSP。一个虚拟的城市具有相同的恒定的距离(0)至所有其他城市,并是无限远虚设从其他城市。可以使用一个虚拟的城市改造的最短哈密尔顿路径问题(即,找到一个最佳的线性顺序)到一个的最短哈密顿圈问题可以解决的TSP求解器(加芬克尔1985)。

Several dummy cities can be used together with a TSP solvers to perform rearrangement clustering (Climer and Zhang 2006).
可以同时使用几个虚拟的城市与TSP求解器进行重排聚类(Climer 2006年和张)。


用法----------Usage----------


insert_dummy(x, n = 1, const = 0, inf = Inf, label =  "dummy")



参数----------Arguments----------

参数:x
an object of class TSP or ATSP.
对象的类TSP或ATSP。


参数:n
number of dummy cities.
数目的虚设城市。


参数:const
distance of the dummy cities to all other cities.
虚拟城市,所有其他城市的距离。


参数:inf
distance between dummy cities.
的虚拟城市之间的距离。


参数:label
labels for the dummy cities. If only one label is given, it is reused for all dummy cities.
标签哑城市。如果只有一个标签,它可用于所有虚设城市重用。


Details

详细信息----------Details----------

The dummy cities are inserted after the other cities in x.
虚拟城市都插入后其他城市x。

A const of 0 is guaranteed to work if the TSP finds the optimal solution. For heuristics returning suboptimal solutions, a higher const (e.g., 2 * max{x}) might provide better results.
Aconst0是保证工作如果TSP找到最佳的解决方案,。对于次优解的启发式返回,const(例如,2 * max{x})可能会提供更好的结果。


参考文献----------References----------

Remedies, and Applications, Journal of Machine Learning Research 7(Jun), pp. 919–943.
J. K. Lenstra, A.H.G. Rinnooy Kan, D.  B. Shmoys (eds.) The traveling salesman problem - A guided tour of combinatorial optimization, Wiley \& Sons.

参见----------See Also----------

TSP, ATSP
TSP,ATSP


实例----------Examples----------


## make runs comparable[#运行相媲美]
set.seed(4444)

data("iris")
tsp <- TSP(dist(iris[-5]))

## insert 2 dummy cities[#插入2个虚拟的城市。]
tsp_dummy <- insert_dummy(tsp, n = 2, label = "boundary")

## get a solution for the TSP[#得到一个解决方案的TSP]
tour <- solve_TSP(tsp_dummy)

## plot the distance matrix[#图距离矩阵]
image(tsp_dummy, tour)

## draw lines where the dummy cities are located[#画线的虚拟城市都位于]
abline(h = which(labels(tour)=="boundary"), col = "red")
abline(v = which(labels(tour)=="boundary"), col = "red")

## print the results (NAs are the dummy cities)[#打印结果(NAS虚拟城市)]
iris[tour, "Species"]

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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