ファジー最小粗共通分割アルゴリズム
形状の2つの異なるパーティション（引数として、国の2つの異なる行政区画）が与えられた場合、これらのパーティションの両方が適合する新しいパーティションを見つけて、いくつかのエラーを許容（および最適化）するにはどうすればよいですか？ たとえば、エラーを無視して、これを行うアルゴリズムが必要です。 おそらく、これを一定の条件で表現すると役立ちます。次の番号を使用します。 上記のパーティションは次のように表現できます。 A = {{1}、{2}、{3,4,7,8}、{5}、{6}、{9,10,13,14}、{11}、{12}、{15} 、{16}} B = {{1,2,5,6}、{3}、{4}、{7}、{8}、{9}、{10}、{13}、{14}、{11,15} 、{12、16}} ドットB = {{1,2,5,6}、{3,4,7,8}、{9,10,13,14}、{11,15}、{12,16}} そして、AドットBを生成するアルゴリズムは単純に見えます（2つの要素がA（B）で一緒にパーティションにある場合、B（A）にあるパーティションをマージします-AとBが等しくなるまで繰り返します）。 しかし、これらの行の一部が2つのパーティション間でわずかに異なるため、この完全な答えは不可能であると想像してください。代わりに、いくつかのエラー基準を最小限に抑えて最適な答えを求めています。 新しい例を見てみましょう： ここの左側の列には、共通の線のない2つのパーティションがあります（外側の境界自体は別です）。上記の種類の唯一の可能な解決策は、ささいな解決策、右の列です。しかし、「ファジー」ソリューションを許可する場合、中央の列は許容される可能性があり、たとえば、総面積の5％が競合します（つまり、粗いパーティションごとに異なるサブエリアに割り当てられます）。したがって、真ん中の列は、「エラーが5％以下の最も粗い共通パーティション」を表すものとして説明できます。 実際の答えが一番上の行、中央の列、または中央の行、中央の列、またはその中間のパーティションであるかどうかは、それほど重要ではありません。