我为这个令人费解的头衔道歉。毋庸置疑，我的搜索关键词已经用完了，但还没有找到任何我可以研究的主题。
我正在建立一个用户选择多个POI标准的系统（显示“餐馆”，“加油站”等的复选框）。然后，我想返回地图上的位置，该位置在用户选择的每个POI的x距离内。
假设我有地图上每个POI的信息，那么算法会找到包含所有指定点的点群集？
描述这个的抽象方式是： 假设我有几组网格点。 什么算法可以在网格上找到一个半径为r（固定）的圆，其中包含每组中至少一个点？
我很感激我可以遵循的任何帮助或指示。
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这个问题可以通过使用梯度体面方法来解决。设n是用户选择的POI（点数）。想法是保持下降到最接近所有n点的点。
ita = 0.01; //learning rate.
i=0 ; // weight decay rate
First start with the mean point p(x,y) of all the points.
while (p is not within from each point || no improvement in p during last iteration).
let q(x,y) be the farthest point from p.
update: p(x,y)+= ita*(q(x,y)-p(x,y))/(i*n*x)
return p if exist else NULL if timeout happens.
这就是你想要的。此算法可以解决您的问题。如果你认为最接近所有n个点的点将是更好的竞争者，你也可以修改它。