使用ArcGIS Desktop将动态页面的数量减至最少以映射散点？

我有时会制作地图册以显示兴趣点。使用常规网格创建页面的第一步：

我不喜欢该解决方案，因为a）有些页面上的单点（例如第25页）位于边缘，并且b）太多的页面。

第一个问题很容易使用代码来解决，-将页面范围的矩形移动到相关点范围的中心：

我仍然不喜欢它，因为页面数保持不变，所以看起来非常拥挤。请记住，它们最终都是多份报告！的实际A3纸页。

因此，我编写了减少页数的代码。在此示例中，从45到34。

我不确定这是否可以达到最佳结果，

什么是最好的策略（伪代码，出版物，Python库），请通过点排序以最小化给定大小的矩形以捕获所有点的数量？当然，有人在游戏理论，军事艺术或捕鱼业中发现了它

这是原始问题的更新：

这显示了所需的实际范围和页面大小：

放大显示164页中的10页：

采样点要素类

矩形大小只要保持在限制范围内即可更改，即可以较小。

这不是答案，我只是想为那些有兴趣的人发布Python解决方案：

# ---------------------------------------------------------------------------
# PAGE MAKER
# 
# ---------------------------------------------------------------------------
# Import arcpy module
import arcpy, traceback, os, sys
from arcpy import env

width=650
height=500

try:
    def showPyMessage():
            arcpy.AddMessage(str(time.ctime()) + " - " + message)
    mxd = arcpy.mapping.MapDocument("CURRENT")
    points = arcpy.mapping.ListLayers(mxd,"points")[0]
    pgons = arcpy.mapping.ListLayers(mxd,"pages")[0]

    g=arcpy.Geometry()
    geometryList=arcpy.CopyFeatures_management(points,g)
    geometryList=[p.firstPoint for p in geometryList]
    curT = arcpy.da.InsertCursor(pgons,"SHAPE@")
    while True:
        nPoints=len(geometryList)
        small=[geometryList.pop(0)]
        for p in geometryList:
            small.append(p)
            mPoint=arcpy.Multipoint(arcpy.Array(small))
            ext=mPoint.extent
            cHeight=ext.height
            cWidth=ext.width
            if cHeight>height or cWidth>width:
                small.remove(p)
        mPoint=arcpy.Multipoint(arcpy.Array(small))
        ext=mPoint.extent
        xC=(ext.XMin+ext.XMax)/2
        yC=(ext.YMin+ext.YMax)/2
        LL=arcpy.Point (xC-width/2,yC-height/2)
        UL=arcpy.Point (xC-width/2,yC+height/2)
        UR=arcpy.Point (xC+width/2,yC+height/2)
        LR=arcpy.Point (xC+width/2,yC-height/2)
        pgon=arcpy.Polygon(arcpy.Array([LL,UL,UR,LR]))
        curT.insertRow((pgon,))
        short=filter(lambda x: x not in small,geometryList)
        arcpy.AddMessage('Grabbed %i points, %i to go' %(len(small),len(short)))
        if len(short)==0: break
        geometryList=short[:]
    del mxd
except:
    message = "\n*** PYTHON ERRORS *** "; showPyMessage()
    message = "Python Traceback Info: " + traceback.format_tb(sys.exc_info()[2])[0]; showPyMessage()
    message = "Python Error Info: " +  str(sys.exc_type)+ ": " + str(sys.exc_value) + "\n"; showPyMessage()

最近将其应用于调查计划：

更新：

对于某些处理“杂散”点的模式而言，似乎首先要走的路。我用过“凸包”果皮来识别它们，不好意思，找不到帖子，对不起。

这看起来像是“ 最大覆盖率问题”的几何版本，它与“ 设置覆盖率问题”密切相关，并且这两个是NP-完全。

因此，要解决该问题，可以使用近似值。我会尝试以下算法，它似乎可以正常工作。尽管由于问题的复杂性，我们找不到最佳答案。

1. Foreach点以随机距离生成N = 10个矩形；只是要确保矩形覆盖该点（每个矩形至少有一个点属于该点，而每个点至少属于一个矩形）
2. 重复直到所有点都被覆盖：获得覆盖最大未覆盖点数的矩形。将点标记为已覆盖。

仅适用于圆形的此算法的实现位于：http : //jsfiddle.net/nwvao72r/3/