The domination heuristic for LP-type problems

Деякі задачі геометричної оптимізації, наприклад пошук найменшого покриваючого еліпса множини точок, можуть бути розв'язані за лінійний час, використовуючи нескладні випадкові (чи складні детерміновані) комбінаторні алгоритми. На практиці ці алгоритми поліпшуються чи заміняються варіантами евристик, що працюють швидше, але теоретичні оцінки часу роботи для них не доведені. У цій статті ми пропонуємо нову прискорюючу евристику, що може бути легко застосована до відомих лінійних алгоритмів, без зменшення їх швидкості у найгіршому випадку. Ми показуємо, що ця евристика може бути визначена для будь-якої задачі з добре відомого класу задач лінійного програмування. Її ефективність на практиці залежить від того, чи можлива, і якщо мож¬ лива, то наскільки швидкою виявиться реалізація предиката для конкретної задачі. Ми наводимо результати експериментів, які показують, що для двох задач нова евристика може значно приско¬ рити існуючі реалізації алгоритмів (з бібліотеки геометричних алгоритмів CGAL)

Incremental procedures for partitioning highly intermixed multi-class datasets into hyper-spherical and hyper-ellipsoidal clusters

Two procedures for partitioning large collections of highly intermixed datasets of different classes into a number of hyper-spherical or hyper-ellipsoidal clusters are presented. The incremental procedures are to generate a minimum numbers of hyper-spherical or hyper-ellipsoidal clusters with each cluster containing a maximum number of data points of the same class. The procedures extend the move-to-front algorithms originally designed for construction of minimum sized enclosing balls or ellipsoids for dataset of a single class. The resulting clusters of the dataset can be used for data modeling, outlier detection, discrimination analysis, and knowledge discovery

Dynamic movement primitives: volumetric obstacle avoidance

Dynamic Movement Primitives (DMPs) are a framework for learning a trajectory from a demonstration. The trajectory can be learned efficiently after only one demonstration, and it is immediate to adapt it to new goal positions and time duration. Moreover, the trajectory is also robust against perturbations. However, obstacle avoidance for DMPs is still an open problem. In this work, we propose an extension of DMPs to support volumetric obstacle avoidance based on the use of superquadric potentials. We show the advantages of this approach when obstacles have known shape, and we extend it to unknown objects using minimal enclosing ellipsoids. A simulation and experiments with a real robot validate the framework, and we make freely available our implementation

Super high compression of line drawing data

Models which can be used to accurately represent the type of line drawings which occur in teleconferencing and transmission for remote classrooms and which permit considerable data compression were described. The objective was to encode these pictures in binary sequences of shortest length but such that the pictures can be reconstructed without loss of important structure. It was shown that exploitation of reasonably simple structure permits compressions in the range of 30-100 to 1. When dealing with highly stylized material such as electronic or logic circuit schematics, it is unnecessary to reproduce configurations exactly. Rather, the symbols and configurations must be understood and be reproduced, but one can use fixed font symbols for resistors, diodes, capacitors, etc. Compression of pictures of natural phenomena such as can be realized by taking a similar approach, or essentially zero error reproducibility can be achieved but at a lower level of compression

On Khachiyan's Algorithm for the Computation of Minimum Volume Enclosing Ellipsoids

On Khachiyan's Algorithm for the Computation of Minimum Volume Enclosing Ellipsoid