Mapas de Símbolos Fisicamente Realizáveis: a função Max-Min

Junho 5, 2012

Já escrevi sobre o tema de pesquisa do meu mestrado — otimização da visualização de mapas de símbolos proporcionais — em outros posts [1], [2] e [3].

Desta vez gostaria de falar sobre uma das variantes desse problema proposta por Cabello et al [4] onde o objetivo é basicamente dispor os símbolos no mapa de modo a maximizar a visibilidade do disco menos visível. Mais formalmente, dado um conjunto de discos S e uma disposição deles no plano, denotamos por b_i o comprimento da borda visível do disco i \in S.

O objetivo é encontrar uma disposição dos discos que maximize \min \{b_i\}. Não por acaso tal função é chamada de Max-Min.

Cabello et al. apresentaram um algoritmo guloso que maximiza essa função objetivo quando os discos só podem ser empilhados (não podem ser entrelaçados). A ideia é bem simples: dado um conjunto de n discos S, escolha o disco i^* que se posto por baixo de todos os outros teria o maior comprimento de borda visível (ou seja, b_i^* é máximo). Coloque i^* na base e determine a ordem dos outros discos recursivamente.

A versão “força-bruta” desse algoritmo é O(n^3), mas eles apresentam uma versão O(n^2 \log n) usando árvores de segmentos.

Se permitirmos que os discos possam ser entrelaçados, conforme a figura abaixo à esquerda, o problema se torna NP-difícil!

Disposição com entrelaçamento vs. disposição em pilha

Já havíamos atacado a versão que objetiva maximizar a soma das bordas visíveis considerando todos os discos (chamada de Max-Total) e permitindo entrelaçamento usando Programação Linear Inteira. Esse trabalho foi apresentado no Sibgrapi de 2011.

Após esse congresso, fomos convidados a estender nosso trabalho com pelo menos 30% de novo conteúdo e submeter para a publicação em um jornal científico, o The Visual Computer.

Decidimos então atacar a versão com função objetivo Max-Min usando PLI também. A formulação é bastante parecida com aquela que apresentamos no Sibgrapi, mas resolvedores de PLI têm bastante dificuldade em lidar com formulações do tipo max-min, onde se quer maximizar o menor valor de uma função.

Em nossos experimentos, instâncias para as quais o resolvedor achava a solução ótima da função Max-Total em segundos, não eram resolvidas mesmo rodando durante algumas horas para a versão Max-Min.

Uma possível causa para esse comportamento é que para formulações max-min temos muitas soluções com mesmo valor (platôs) e isso faz com que os otimizadores se percam.

Para um exemplo, considere as soluções na figura abaixo. Embora sejam bastante diferentes, elas possuem o mesmo valor da função Max-Min porque o disco destacado em vermelho é tão pequeno, que é ele que define o valor da função objetivo não importando a disposição entre o restante dos discos.

Soluções com mesmo valor da função Max-Min (definida pela borda do disco vermelho)

Como muitas das nossas instâncias podem ser decompostas em componentes menores, usamos a seguinte ideia para tentar melhorar o desempenho do nosso algoritmo. Considere as componentes decompostas c_1, c_2, \cdots, c_k. Seja s(c_i) o valor da solução ótima de c_i para Max-Min limitado a desenhos em pilha e p(c_i) permitindo também desenhos entrelaçados.

Suponha que as componentes estão numeradas de forma que s(c_1) \le s(c_2) \le \cdots \le s(c_k). Assim, a solução ótima da instância completa para desenhos em pilha é igual a s(c_1).

Temos também que s(c_i) \le p(c_i), pois estamos maximizando uma função e p considera tanto desenhos em pilha quanto entrelaçados.

Infelizmente não podemos afirmar que p(c_i) \le p(c_{i+1}). Porém, seja i^* = \mbox{argmin}_i\{p(c_i)\}. Se p(c_{i'}) \le s(c_{i'+1}) para algum i' \le k-1, então temos que p(c_{i'}) \le s(c_{j}) para i' < j e portanto p(c_{i'}) \le s(c_{j}) para i' < j, ou seja, i^* \le i'.

A ideia do algoritmo é resolver cada componente com o algoritmo polinomial de Cabello e ordená-las pelo valor da solução, obtendo s(c_1) \le s(c_2) \le \cdots \le s(c_k). Em seguida resolvemos as componentes nessa ordem usando a formulação do Max-Min permitindo desenhos entrelaçados, obtendo a cada passo p(c_i). Se em algum passo encontramos p(c_{i}) \le s(c_{i+1}), podemos parar pois já encontramos o valor ótimo.

Esse nosso trabalho foi aceito, tendo sido publicado online recentemente [5].

Referências

[1] Blog do Kunigami: Mapas de Símbolos Proporcionais
[2] Blog do Kunigami: Mapas de símbolos proporcionais e a meia integralidade da cobertura de vértices
[3]Blog do Kunigami: Visualização ótima de desenhos fisicamente realizáveis
[4] S. Cabello, H. Haverkort, M. van Kreveld, and B. Speckmann, “Algorithmic aspects of proportional symbol maps”, Algorithmica, 2010.
[5] G. Kunigami, P. de Rezende, C. de Souza and T. Yunes, “Generating Optimal Drawings of Physically Realizable Symbol Maps with Integer Programming”, 2012

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Visualização ótima de desenhos fisicamente realizáveis

Outubro 23, 2011

Hoje vou descrever o trabalho que apresentei no Sibgrapi 2011, entitulado “Determining an Optimal Visualization of Physically Realizable Symbol Maps“, escrito em conjunto com meus orientadores (professores Pedro e Cid) e o professor Tallys da Universidade de Miami. Há um

Trata-se de uma extensão do estudo que realizamos para o problema de mapas de símbolos proporcionais usando desenhos em pilha, sobre o qual comentei em um post anterior.

Desenho fisicamente realizável

Um desenho fisicamente realizável é uma generalização de um desenho em pilha, pois este permite ordens cíclicas, como no exemplo abaixo.


Desenho fisicamente realizável e desenho em pilha

Podemos pensar que desenhos fisicamente realizáveis são aqueles feitos a partir de discos de papel, desde que estes não sejam dobrados nem cortados.

O problema é encontrar um desenho fisicamente realizável que maximize a soma dos comprimentos das bordas visíveis. Esse problema é chamado Max-Total para desenhos fisicamente realizáveis.

Tínhamos desenvolvido um modelo de programação linear inteira para o problema Max-Total para desenhos em pilha e mostramos que um subconjunto das desigualdades desse modelo, resolvia o problema Max-Total para desenhos fisicamente realizáveis.

Discutimos aspectos teóricos sobre as desigualdades utilizadas no modelo, argumentando que elas tornam a formulação apertada. Na prática um modelo com formulação apertada tende a ser resolvido mais rapidamente pelo algoritmo de branch and bound.

Técnica de decomposição

Desenvolvemos uma técnica de decomposição nova, que só serve para esse tipo de desenho. A ideia básica das decomposições é quebrar o conjunto de discos de entrada em componentes menores e mostrar que podemos resolver a cada componente de maneira independente e então combiná-las em tempo polinomial para gerar a solução ótima da instância completa. Uma decomposição óbvia é considerar conjuntos de discos disjuntos no plano.

Para desenhos fisicamente realizáveis, podemos ignorar a interseção de discos em alguns casos. Isso por sua vez pode gerar novas componentes disjuntas. No exemplo abaixo, mostramos que é possível ignorar a interseção dos discos nas faces amarelas. Isso quebra a componente em duas que podem ser resolvidas isoladamente.

Exemplo de decomposição

Junto com as outras decomposições que já havíamos desenvolvido para desenhos em pilha, conseguimos diminuir o tamanho das instâncias de teste.

Resultados computacionais

Após resolvermos a formulação do problema para desenhos fisicamente realizáveis, constatamos que na grande maioria dos casos, o valor da solução era exatamente igual ao da solução para desenhos em pilha.

Mesmo para as instâncias onde houve diferença, esse valor foi muito pequeno e visualmente é muito difícil distinguir as soluções, conforme pode ser visto na figura a seguir.

Zoom de uma solução ótima usando desenho em pilha e desenho fisicamente realizável

Entretanto, também tivemos uma boa surpresa, que foi o tempo de execução desse novo modelo. Em média, ele foi aproximadamente 2 ordens de magnitude mais rápido do que modelo para desenhos fisicamente realizáveis.

Conclusão

Devido aos tempos obtidos com o novo modelo e o fato de as soluções obtidas serem muito próximas a desenhos em pilha, uma ideia é usarmos esse modelo para resolver o problema de desenhos em pilha, adicionando restrições para remover os eventuais ciclos que apareçam.

Podemos adicionar essas restrições de remoção de ciclo através de um algoritmo de planos de corte, de um modo similar ao usado para resolver o problema do caixeiro viajante.


Mapas de Símbolos Proporcionais

Abril 17, 2011

Sexta-feira passada apresentei uma palestra na série de seminários do LOCo. Falei sobre o problema que estou atacando no mestrado.

Um mapa de símbolos proporcionais emprega símbolos para exibir eventos associados a alguma localidade e intensidade. O símbolo é posicionado no local de ocorrência do evento e a sua área fica sendo proporcional à intensidade desse evento. Focamos em mapas que usam círculos opacos como símbolos. A figura abaixo é um exemplo representando as populações das maiores cidades do Brasil.

Note que há sobreposição entre os discos. Dependendo da ordem em que os empilhamos, pode ser que haja mais ou menos porções dos discos visíveis. Há casos ruins em que a borda do disco fica totalmente encoberta, como na figura abaixo.


Não podemos inferir o centro nem o raio do disco com bordo escondido.

Para tentar fazer com que o desenho tenha bastante borda visível, usamos uma métrica que consiste em maximizar o comprimento visível total dos discos. Com isso em mente, é possível definir um modelo de programação linear inteira, com um modelo que atribui cada disco a um nível.

Além do modelo básico, desenvolvemos algumas desigualdades adicionais para tornar o modelo mais forte, nos baseando em propriedades geométricas, que impedem certas configurações de acontecerem.

Também desenvolvemos duas técnicas de decomposição de instâncias. Um jeito trivial de decompor instâncias é considerar componentes de discos conexas de maneira independente.

Nossa primeira técnica de decomposição vem da observação que um disco que está contido no outro sempre pode ser desenhado por cima em uma solução ótima. Dessa forma, em uma instância como a da figura abaixo, a componente {a, b} pode ser desenhada de maneira independente de {c, d, e, f} e na hora de construir a solução ótima, basta desenhar a solução obtida para {a, b} em cima da solução {c, d, e, f}.

Componente {a,b} está contida em {f} e pode ser resolvida separadamente.

Podemos definir um grafo Gs sobre os discos de S, com conjunto de vértices correspondendo aos discos e há uma aresta (i, j) em Gs se os discos correspondentes se interceptam. Falei sobre esse tipo de grafo em um post anterior.

A outra técnica consiste em remover um ponto de articulação de Gs e replicá-lo nas componentes conexas resultantes, como na figura abaixo.


O disco f representa um ponto de articulação em Gs. As figuras (ii), (iii) e (iv) são as componentes resultantes de sua remoção, com f replicado.

Mostramos que é possível resolver cada componente com o ponto de articulação replicado de maneira independente. Depois, basta juntar os discos mantendo a ordem relativa de cada sub-solução. Isso pode ser feito através de uma ordenação topológica.

Implementamos todas essas ideias e reportamos os resultados. As instâncias testadas foram as mesmas de um trabalho anterior no qual nos baseamos. As técnicas de decomposição foram efetivas na redução do tamanho das instâncias e o resolvedor XPRESS conseguiu resolver nosso modelo para quase todas as instâncias. Porém, ficaram algumas componentes sem serem resolvidas, o que nos motiva a procurar novos modelos e novas desigualdades.

Esse nosso trabalho foi aceito na Computational Geometry and Applications 2011.