AI矩形拼接算法：遗传与贪心结合max-rect高效解决

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0 下载量 5 浏览量 更新于2024-09-26 收藏 300KB ZIP 举报
资源摘要信息:"该文档是一篇关于应用人工智能技术中的遗传算法和贪心算法结合max-rect算法来解决矩形拼接问题的算法核心文件，文件名为bin-packing-core.zip。这个核心文件涉及到了计算机科学中的一个经典问题——矩形拼接问题（bin packing problem）。此问题旨在找出一种最优方式将多个矩形物品高效地放入有限的容器中，同时尽可能减少所占用的容器空间。该算法核心文件采用了遗传算法和贪心算法的优点，结合max-rect算法来寻找最佳的矩形排列方案。 首先，遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学机制的搜索启发式算法。它通过迭代的方式逐步逼近最优解，其中涉及种群、适应度函数、选择、交叉和变异等关键概念。在矩形拼接问题中，遗传算法可以用来生成多个可能的矩形排列组合，其中适应度函数将评估每个组合方案的优劣。 其次，贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。对于矩形拼接问题，贪心算法能够快速地根据某种准则（如面积利用率、长宽比等）来放置矩形，但贪心策略往往只能保证局部最优，并不能保证全局最优。 最后，max-rect算法是一种专门用于矩形打包问题的算法，它的主要思路是在每一个步骤中寻找能够容纳当前待放置矩形的最大可用矩形空间。该算法能够有效地减少计算复杂度，并提高矩形拼接的效率。 通过结合以上三种算法，bin-packing-core.zip文件中的算法能够在保证计算效率的同时，寻求到更接近全局最优的矩形排列方案。这对于各种需要进行矩形或物品打包、布局设计、资源优化分配等场景的解决具有重要意义。例如，在印刷排版、玻璃切割、家具制造、图形用户界面布局优化等领域都有着广泛的应用。 在具体实现上，bin-packing-core.zip文件可能包含了算法的核心逻辑代码、数据结构设计、以及算法参数配置等模块。代码可能涉及到矩形对象的定义、拼接策略的选择、适应度计算、以及最终结果的输出等。算法参数配置模块可能允许使用者根据实际问题的需求调整遗传算法中的种群大小、交叉率、变异率等参数，以便得到更符合实际需要的解决方案。 总之，这份核心文件所包含的人工智能算法模型不仅在理论上具有一定的创新性，而且在实际应用中也有着广泛的价值和潜在的市场应用前景。"

基于人工智能（遗传算法 + 贪心 max-rect 算法） 的矩形拼接算法

2024-07-25 上传
【作品名称】：基于人工智能（遗传算法 + 贪心 max-rect 算法） 的矩形拼接算法 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 ...

基于人工智能（遗传算法 + 贪心 max-rect 算法） 的矩形拼接算法.zip

2024-06-19 上传
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种启发式搜索算法，受到生物进化的启发。它通过模拟自然选择和遗传学中的杂交过程来寻找问题的最优解或近似最优解。遗传算法通常用于优化和搜索问题，例如函数优化、调度问题...

《人工智能》--基于人工智能（遗传算法 + 贪心 max-rect 算法） 的矩形拼接算法.zip

2024-03-15 上传
人工智能学习总结成果，希望可以帮到大家，有疑问欢迎随时沟通~ 人工智能学习总结成果，希望可以帮到大家，有疑问欢迎随时沟通~ 人工智能学习总结成果，希望可以帮到大家，有疑问欢迎随时沟通~ 人工智能学习总结...

检查以下这几个碰撞监测if (m_bird.m_X + m_bird.m_Rect.width() > m_barriers2[i-1].m_X && m_bird.m_X < m_barriers2[i-1].m_X + m_barriers2[i-1].m_Rect.width() && m_bird.m_Y + m_bird.m_Rect.height() > m_barriers2[i-1].m_Y && m_bird.m_Y < m_barriers2[i-1].m_Y + m_barriers2[i-1].m_Rect.height()) { return true; // 发生碰撞 } if (m_bird.m_X + m_bird.m_Rect.width() > m_barriers2[i-2].m_X && m_bird.m_X < m_barriers2[i-2].m_X + m_barriers2[i-2].m_Rect.width() && m_bird.m_Y + m_bird.m_Rect.height() > m_barriers2[i-2].m_Y && m_bird.m_Y < m_barriers2[i-2].m_Y + m_barriers2[i-2].m_Rect.height()) { return true; // 发生碰撞 } if (m_bird.m_X + m_bird.m_Rect.width() > m_barriers2[i].m_X && m_bird.m_X < m_barriers2[i].m_X + m_barriers2[i].m_Rect.width() && m_bird.m_Y + m_bird.m_Rect.height() > m_barriers2[i].m_Y && m_bird.m_Y < m_barriers2[i].m_Y + m_barriers2[i].m_Rect.height()) { return true; // 发生碰撞 }

2023-07-15 上传
1. `m_bird.m_X + m_bird.m_Rect.width() > m_barriers2[i-1].m_X`：小鸟的右边界是否大于障碍物的左边界。 2. `m_bird.m_X < m_barriers2[i-1].m_X + m_barriers2[i-1].m_Rect.width()`：小鸟的左边界是否小于障碍...

人工智能矩形拼接新算法研究 - 遗传算法与贪心max-rect结合

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应用遗传算法进行矩形拼接，可能结合了贪心max-rect算法等其他技术，以提高矩形利用率和拼接效率。 在实际应用中，对于矩形拼接算法的研究和优化，可以进一步提高材料利用率，降低生产成本，甚至可以扩展到图像处理...

人工智能助力矩形拼接：遗传算法与贪心max-rect优化

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该算法由两个层次组成，底层采用的是max-rect-bin-pack算法，而上层则是基于遗传算法的最优化搜索算法。本文详细阐述了算法的结构和运作原理，并比较了在线算法和离线算法的优劣。" 知识点详细说明: 1. 矩形拼接...

import pygame class YAYA: def __init__(self,ai_game): self.screen=ai_game.screen self.screen_rect=ai_game.screen.get_rect() self.screen_rect.width=ai_game.screen.get_rect().width self.screen_rect.height=ai_game.screen.get_rect().height self.image=pygame.image.load("alien_invasion/images/ship.bmp") self.moving_up=False self.moving_down=False self.moving_left=False self.moving_right=False self.rect=self.image.get_rect() self.x=(self.screen_rect.width-self.rect.width)//2 self.y=(self.screen_rect.height-self.rect.height)//2 def update(self): if self.moving_down and self.rect.bottom<self.screen_rect.bottom: self.y+=1 if self.moving_up and self.rect.top>0: self.y-=1 if self.moving_right and self.rect.right<self.screen_rect.right: self.x+=1 if self.moving_left and self.rect.left>0: self.x-=1 def blitme(self): self.screen.blit(self.image,(self.x,self.y))

2023-06-12 上传
在初始化方法__init__中，它接收一个ai_game参数，该参数包含一个屏幕对象。然后，它将屏幕对象保存为属性self.screen，并获取屏幕的矩形。接着，它加载一幅位于"alien_invasion/images/ship.bmp"路径下的飞船图片，...

class Cloud(pygame.sprite.Sprite): def __init__(self): super().__init__() self.image = cloud_img self.rect = self.image.get_rect() self.rect.x = random.randint(0, screen_width - self.rect.width) self.rect.y = random.randint(-screen_height, -self.rect.height) def update(self): self.rect.y += 1 if self.rect.top > screen_height: self.rect.x = random.randint(0, screen_width - self.rect.width) self.rect.y = random.randint(-screen_height, -self.rect.height)

2023-05-25 上传
这是一个使用 Pygame 模块实现的云朵类 Cloud。它继承了 Pygame 中的精灵类 pygame.sprite.Sprite，其中包括了精灵图像和位置等属性。在初始化函数 __init__ 中，它使用了 random 模块来随机生成云朵的位置，并将...

import pygame class Ship: def __init__(self,ai_game): self.screen=ai_game.screen self.settings=ai_game.settings self.screen_rect=ai_game.screen.get_rect() self.image=pygame.image.load('images/ship.bmp') self.rect=self.image.get_rect() self.rect.x = self.rect.width self.rect.y = self.rect.height self.rect.midbottom=self.screen_rect.midbottom self.y=float(self.rect.y) self.x=float(self.rect.x) self.moving_right=False self.moving_left=False self.moving_up=False self.moving_down=False def update(self): if self.moving_right and self.rect.right<self.screen_rect.right: self.x+=self.settings.ship_speed if self.moving_left and self.rect.left>0: self.x-=self.settings.ship_speed if self.moving_up and self.rect.top<self.screen_rect.top: self.y+=self.settings.ship_speed if self.moving_down and self.rect.bottom>0: self.y-=self.settings.ship_speed self.rect.x=self.x self.rect.y=self.y def blitme(self): self.screen.blit(self.image,self.rect)

2023-06-07 上传
这段代码是用 Python 编写的，它定义了一个名为 Ship 的类。这个类包含了一个 __init__ 方法和三个其他的方法：update、blitme。这个类的作用是创建一个飞船对象，并且可以控制这个飞船在屏幕上移动。...

检查一下这个碰撞检测f (m_bird.m_X + m_bird.m_Rect.width() >= m_barriers[i].m_X && m_bird.m_X <= m_barriers[i].m_Rect.width() + m_barriers[i].m_Rect.width() && m_bird.m_Y + m_bird.m_Rect.height() >= m_barriers[i].m_Y && m_bird.m_Y <= m_barriers[i].m_Y + m_barriers[i].m_Rect.height()) { return true; // 发生碰撞

2023-07-20 上传
假设 `m_bird.m_X` 表示小鸟的 X 坐标，`m_bird.m_Y` 表示小鸟的 Y 坐标，`m_bird.m_Rect` 表示小鸟的矩形范围，`m_barriers[i].m_X` 表示第 i 个障碍物的 X 坐标，`m_barriers[i].m_Y` 表示第 i 个障碍物的 Y 坐标...
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