Come si crea un elenco di camminate ottimizzato in base alle coordinate di longitudine e latitudine?

Sto lavorando a una campagna politica in cui dozzine di volontari terranno promozioni per bussare alle porte nelle prossime settimane. Dato un elenco con nomi, indirizzi e coordinate long / lat, quali algoritmi possono essere usati per creare un walk list ottimizzato.

Come ha detto Steve Kallestad, questo è un problema TSP e ci sono meravigliosi solutori gratuiti per trovare soluzioni approssimative.

Potrebbe essere troppo lavoro per quello che stai cercando, ma potresti provare a utilizzare uno di quei solutori in combinazione con l'API di Google Maps, per trovare distanze reali a piedi tra le tue coordinate: https://developers.google.com/maps / documentazione / indicazioni / # DirectionsRequests

(Non ho mai usato questa API, quindi non so quanto sarebbe facile o efficace)

Le persone vedono qualcosa di strettamente legato al Problema del commesso viaggiatore e pensano che non possa essere risolto.

Su questo argomento è stato svolto molto lavoro e non tutto indica che non è disponibile una soluzione. A seconda dei parametri e della soluzione desiderata, potresti essere in grado di trovare qualcosa che funzioni.

Potresti dare un'occhiata alla libreria Python di OpenOpt .

Un'altra risorsa da guardare sarebbe il Risolutore e Generatore TSP .

Se si utilizza R, è disponibile un pacchetto TSP .

In realtà implementare una soluzione al tuo problema è un po 'troppo da trattare qui, ma questo dovrebbe fornire un buon punto di partenza. All'interno di questi pacchetti e nella documentazione all'interno dei collegamenti che ti ho fornito, troverai che esiste una varietà abbastanza ampia di strategie algoritmiche disponibili. Hai una piccola area geografica e una piccola serie di "venditori", quindi la potenza computazionale necessaria per calcolare una strategia in un lasso di tempo ragionevole dovrebbe essere disponibile sul tuo desktop.

In termini pratici, non è necessario trovare la strategia assolutamente ottimale. Ne hai solo bisogno. Scegli un pacchetto TSP che sembra il meno schiacciante e provalo.

Come ha notato @SpacedMan in un commento , il layout della strada avrà un'enorme influenza sull'ottimizzazione della walk list. Hai incluso solo "latitudine e longitudine" nel titolo della domanda; ma risolvere questo problema non porta a una "lista dei passi", ma a una "lista delle mosche".

Osservando il layout della tua strada come un grafico, con i pesi dei bordi che descrivono le distanze e cercando di trovare la traversata più breve tra tutti gli indirizzi richiesti, ti porterà a pensare al tuo problema come a " Problema di percorso più breve ". L'algoritmo di Dijkstra è la soluzione più conosciuta (ce ne sono altre); nella sua ingenua implementazione converge in O (n ² ) , il che può essere accettabile se le tue liste di indirizzi sono di dimensioni moderate. Altrimenti, cerca le versioni ottimizzate nei link sopra.

Per quanto riguarda le biblioteche e le risorse per iniziare ad affrontare il problema, dal momento che non si specificano lingue o piattaforme, vorrei indicare la compilazione di solutori di routing nella wiki di Open Street Maps e in generale la loro pagina di framework e librerie .

Ecco un'idea folle: parla con i volontari che conoscono i quartieri e che hanno già svolto lavori porta a porta. Ottieni consigli e idee. Probabilmente avranno intuizioni che nessun algoritmo produrrà e tali modifiche saranno utili per qualsiasi elenco di rotte generato dal computer. Un esempio: evitare di attraversare strade molto trafficate con luci lente o senza luci. Un altro esempio: coppie di volontari che lavorano su lati opposti della stessa strada si sentiranno più sicuri di un volontario che lavora da solo in quella strada.