Chƣơng 2 MỘT SỐ THUẬT TỐN DÁN NHÃN ĐỐI TƢỢNG
2.3. Giới thiệu kỹ thuật NLP (Node Label Placement)
Bài tốn gán nhãn cho một tập hợp các điểm hoặc các nút, cịn đƣợc gọi là kỹ thuật NLP (Node Label Placement), Nĩ chứa đựng một số thành tố cĩ ảnh hƣởng lớn nhất đến việc hình thành những kinh nghiệm cá nhân của mỗi chúng ta, đã đƣợc nghiên cứu trong khuơn khổ của bản đồ tự động và nhiều cách tiếp cận thuật tốn thành cơng. Ngồi ra, bất kỳ thuật tốn để giải quyết bài tốn GFLP đã đƣợc trình bày đều cĩ thể đựợc áp dụng cho kỹ thuật NLP. Các thuật tốn dựa trên phƣơng pháp tìm kiếm vét cạn, cục bộ đều rất thích hợp để giải quyết kỹ thuật NLP. Các kết quả thực nghiệm đã chỉ ra rằng thuật tốn dựa trên mơ phỏng vựợt trội hơn so với các thuật tốn tìm kiếm. Hơn nữa đây cũng là một trong những thuật tốn dễ thực
hiện nhất. Các thuật tốn này bắt đầu từ tập vị trí nhãn khởi tạo khá nhỏ, từ đĩ tìm ra cấu hình gán nhãn cuối cùng. Điều kiện tiên đề này thích hợp với bài tốn NLP, ví dụ mỗi điểm chỉ đƣợc gán cho 4 hay 8 vị trí nhãn.
Các thuật tốn ƣớc lƣợng cho các phiên bản hạn chế của kỹ thuật NLP đƣợc trình bày. Cụ thể, việc gán nhãn bằng nhau cho tất cả các điểm trong khi
cố gắng tối đa hĩa kích thƣớc của các nhãn đƣợc chỉ định. Cơng việc cải thiện kết quả bằng cách sử dụng cơng nghệ chuẩn đốn tự động. Trong thực tế, việc tìm kiếm kích thƣớc nhãn tối đa tƣơng đƣơng với việc tìm kiếm những yếu tố nhỏ nhất mà bản đồ đã đƣợc thu nhỏ, nhƣ vậy mà mỗi điểm cĩ một nhãn đƣợc gán cho nĩ. Tuy nhiên, nĩ khơng phải là làm rõ những kỹ thuật này cĩ thể đƣợc sửa đổi để giải quyết vấn đề thực tế, bao gồm cả việc ghi nhãn các tính năng đồ họa của bản vẽ, nơi mà các kích thƣớc nhãn thƣờng đƣợc xác định trƣớc và nhãn khơng nhất thiết phải bằng nhau.
Một phƣơng pháp để giải quyết kỹ thuật NLP đƣợc dựa trên mơ hình trƣợt, nơi nhãn cĩ thể đƣợc gắn vào bất cứ điểm nào trên đƣờng biên nĩ thuộc về. Mơ hình này đƣợc giới thiệu và đƣa ra một thuật tốn lặp đi lặp lại sử dụng cách đẩy lùi giữa các nhãn để cuối cùng tìm thấy một vị trí của nhãn. Hệ thống đƣa ra một thuật tốn xấp xỉ sử dụng mơ hình trƣợt để tối ƣu số điểm đƣợc gán nhãn, với nhãn là các hình chữ nhật cùng chiều cao, song song với hai trục.Trong nhiều trƣờng hợp, việc thay đổi này khá dễ dàng và mang lại hiệu quả cao.