मैं इस समस्या के बारे में जाने के दो तरीके देख सकता था। एक बहुत सीधा है। दूसरे को समर्थन डेटा की बहुत आवश्यकता है।
सरल एल्गोरिथ्म voronoi बहुभुज के बजाय उत्तल पतवार पर निर्भर करेगा। सड़क के खंडों के लिए वेक्टर एंडपॉइंट और कोने के उत्तल पतवार का निर्माण करें जो आपके ड्राइव समय कटऑफ के अंदर आते हैं। फिर, इस उत्तल पतवार का उपयोग अपने उत्तल पतंग के अंदर जुड़े नेटवर्क का चयन करने के लिए करें जो आपके ड्राइव टाइम कटऑफ से बाहर हैं। ये आपके सामान्य क्षेत्र के अंदर की जेबें हैं जो ड्राइव समय (जैसे एक तरह से कटऑफ, जटिल आंतरिक उपविभाग, आदि) में पहुंच योग्य नहीं हैं। इन अलग-अलग पॉकेट नेटवर्कों में से प्रत्येक के लिए एक उत्तल पतवार का निर्माण करें और इन पतवारों का उपयोग आंतरिक छल्ले के रूप में अपने मूल उत्तल पतवार के लिए करें।
ध्यान दें कि यह विशेष एल्गोरिथ्म बहुत अधिक जटिल हो जाता है यदि आप सच्चे घटता का उपयोग कर रहे हैं, क्योंकि एक सच्चा वक्र आपके शीर्ष निर्माण उत्तल पतवार के बाहर गिर सकता है।
सहायक डेटा एल्गोरिदम के लिए, आप एक भूमि विभाजन का उपयोग करते हैं। पार्सल सबसे स्पष्ट भूमि विभाजन है, लेकिन जरूरी नहीं कि हर परिदृश्य के लिए प्रभावी हो। आपके समाधान नेटवर्क के आधार पर, प्रत्येक पार्सल या तो समाधान नेटवर्क के लिए पहुँच योग्य या दुर्गम से निर्धारित किया जाता है। यदि पार्सल सुलभ है, तो आप इसे कैचमेंट क्षेत्र के अंदर रखें। यदि नहीं, तो बाहर। विकसित प्लैनिमीटर वाले क्षेत्र पर यह बहुत आसान हो सकता है; बस सड़क नेटवर्क के घटकों के रूप में ड्राइववे और निजी सड़कों को शामिल करें। यदि विभाजन समाधान नेटवर्क को छूता है, तो यह सुलभ है। यहां कठिनाइयों में से एक यह सुनिश्चित करता है कि सभी संभावित सुलभ विभाजन नेटवर्क को छूते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास उपखंड में एक आंतरिक आम जमीन पार्सल है, तो आपको किसी तरह पार्सल या पार्सल के साथ विलय करने की आवश्यकता है जो नेटवर्क को छूते हैं। लेकिन आपके पास एक बड़े पार्क में आंतरिक ट्रेल्स जैसे क्षेत्र हो सकते हैं, जो उन सभी तक पहुंच योग्य नहीं हैं जो केवल नेटवर्क को छूने से नहीं बचे हैं। जैसा कि मैंने कहा, बहुत से सहायक डेटा, लेकिन आपके पास डेटा होते ही एक बहुत प्रभावी एल्गोरिदम।