Як обчислити найбільш ефективний маршрут, що проходить через усі будинки у світі?

Я новачок у ГІС.

Мені потрібна допомога у визначенні найкращого чи найефективнішого маршруту за допомогою літаючих саней через усі будинки у світі. Один із моїх колег сказав мені, що цей сайт буде найкращим місцем для запитання, тому що я знайду багато корисних експертів з ГІС.

Мені знадобляться деякі вказівки щодо того, яке програмне забезпечення використовувати, де отримати дані та як їх обробити. Оскільки у мене в цьому місяці були додаткові витрати, я вважаю за краще рішення з відкритим кодом.

Дякую вам всім!

PS: Я трохи поспішаю, оскільки мені це потрібно на завтра!

Тримайся точно Рудольф знає, куди піти. Він робив це роками.

Часто добре звертатися до необхідної заявки, а не відповідати на поставлене питання. Я хотів би лише зазначити, що є добре відоме паралельне рішення, яке акуратно обходить усі технічні проблеми з обчисленнями: Санта має помічників. Ці агенти працюють асинхронно та незалежно, щоб визначити будинки, які потребують відвідувань та здійснюють доставки. Ніяких спеціальних обчислень ГІС з боку Діда Мороза не потрібно.

Чудово, що ця технологія розширює масштаби, завдяки чому у світі (християнське) населення протягом тисячоліть розширилося на кілька порядків, здатність Санта виконувати свої обов'язки ніколи серйозно не викликала сумнівів: кількість доступних помічників зросла в пряма пропорція кількості будинків, які потребують відвідування.

Існує фізична демонстрація існування цих помічників. Якщо припустити протилежне, лише одна людина намагалася доставити подарунки, скажімо, на один мільярд житлових приміщень протягом календарного дня (який триває 48 годин, враховуючи часові пояси), їм доведеться відвідувати майже 6000 житлових приміщень в секунду . Нижня межа середньої відстані між жителями забезпечується щільністю великих міст у світі, в яких люди можуть жити лише на відстані 10 метрів. Для цього знадобиться середня швидкість 6000 * 10 = 60 000 метрів в секунду, що значно перевершує звуковий бар'єр (створюючи звукові стріли, які нечується на Різдво) і створює стільки атмосферного тертя, що сани стануть палаючим кулею, що знищує все, що знаходиться поблизу. Хоча це дає нам нове розуміння походження червоного світіння в носі Рудольфа, воно чітко демонструє, що можливе лише паралельне рішення, QED.

Це те , що ви , ймовірно , можна вирішити за допомогою цього Warshal в або Дейкстри алгоритм

Хоча кількість будинків у світі занадто велика, для того, щоб обчислити це, знадобилося б тривалий час, я думаю, що це хороший вихідний момент. Тепер я не маю часу пояснювати їх, але я даю тобі початковий пункт. Я зараз вийду зі своєю сім’єю і, можливо, наступного року повернусь до цього питання.

Схоже, Google уже зрозумів це для вас, Санта! Насправді, ви зараз повинні бути в Азії!

http://www.google.com/santatracker/

Маючи набір даних, що містить широту та довготу кожного помешкання (дані перепису?), Я, можливо, використовую формулу Гаверсіна в тій чи іншій мові програмування. Але знову ж таки, я не ельф.

Формула Гаверсина