Fechar
Metadados

@InProceedings{Ara˙joChavLore:2017:ClSeAp,
               author = "Ara{\'u}jo, Eliseu Junio and Chaves, Antonio Augusto and Lorena, 
                         Luiz Antonio Nogueira",
          affiliation = "{Universidade Federal de S{\~a}o Paulo (UNIFESP)} and 
                         {Universidade Federal de S{\~a}o Paulo (UNIFESP)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Clustering search aplicado ao problema de rotula{\c{c}}{\~a}o 
                         cartofr{\'a}fica com dispers{\~a}o de r{\'o}tulos",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2017",
         organization = "Simp{\'o}sio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 49.",
             keywords = "Problema de Localiza{\c{c}}{\~a}o, R{\'o}tulos 
                         Cartogr{\'a}ficos, Clustering Search, Placement Problem, 
                         Cartographic labels, Clustering Search.",
             abstract = "O Problema de localiza{\c{c}}{\~a}o de r{\'o}tulos 
                         cartogr{\'a}ficos se refere ao posicionamento autom{\'a}tico de 
                         r{\'o}tulos em um mapa, diagrama ou objeto gr{\'a}fico. Neste 
                         trabalho {\'e} aplicado uma metaheur{\'{\i}}stica 
                         h{\'{\i}}brida, o Clustering Search (CS) para o problema com o 
                         intuito de encontrar solu{\c{c}}{\~o}es que possam trazer maior 
                         legibilidade ao mapa. O m{\'e}todo tem o objetivo de maximizar o 
                         n{\'u}mero de r{\'o}tulos sem conflitos e tamb{\'e}m maximizar 
                         a dist{\^a}ncia entre r{\'o}tulos em conflitos. Logo, para 
                         comprovar sua efici{\^e}ncia, s{\~a}o realizados testes com 
                         inst{\^a}ncias encontradas na literatura que s{\~a}o amplamente 
                         usadas em outros trabalhos relacionados a este problema. Os 
                         resultados apresentados mostram que o m{\'e}todo atingiu bons 
                         resultados em medidas comparativas com modelos da literatura. 
                         ABSTRACT: The point-feature cartographic label placement problem 
                         refers to the automatic placement of labels on a map, diagram, or 
                         graphic object. In this work a hybrid metaheuristic, the 
                         Clustering Search (CS), is applied to the problem in order to find 
                         solutions that can bring greater readability to the map. The 
                         method aims to maximize the number of labels without conflicts and 
                         also to maximize the distance between labels in conflicts. 
                         Therefore, to test its efficiency, tests are performed with 
                         instances found in the literature that are widely used in other 
                         works related to this problem. The results presented show that the 
                         method achieved good results in comparative measurements with 
                         literature models.",
  conference-location = "Blumenau, SC",
      conference-year = "27-30 ago.",
           targetfile = "araujo_clustering.pdf",
        urlaccessdate = "27 nov. 2020"
}


Fechar