Advertisement

Python实现2D不规则打包算法_代码下载_C++/python

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供用Python编写的二维不规则形状自动打包算法源码，适用于优化空间利用和物流布局问题。支持直接下载与运行。 Bottom-Left-Fill.py：包含用于2D不规则打包的算法及简单教程，并采用嵌套问题的2-exchange启发式方法（2002年）。genetic_algorithm.py：同样使用嵌套问题的2交换启发式算法进行处理（2002年）。nfp_test.py：针对不规则切削问题，提供了一种完整且强大的不适合多边形生成的方法。Cuckoo_search.py ：提出了一种新的方法来解决表格嵌套问题，该方法结合了引导布谷鸟搜索和成对聚类技术（2002年）。Fast_neighbor_search.py：实现了二维和三维嵌套问题的快速邻域搜索算法（2004年）。simulating_annealing.py : 通过混合模拟退火与左下填充法来解决不规则条带包装问题。lp_algorithm.py：采用混合了模拟退火和线性规划的方法，以求解不规则条带打包问题（2006年）。lp_search.py ：提出了一种新的算法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Python实现2D不规则打包算法_代码下载_C++/python
    优质
    本资源提供用Python编写的二维不规则形状自动打包算法源码，适用于优化空间利用和物流布局问题。支持直接下载与运行。 Bottom-Left-Fill.py：包含用于2D不规则打包的算法及简单教程，并采用嵌套问题的2-exchange启发式方法（2002年）。genetic_algorithm.py：同样使用嵌套问题的2交换启发式算法进行处理（2002年）。nfp_test.py：针对不规则切削问题，提供了一种完整且强大的不适合多边形生成的方法。Cuckoo_search.py ：提出了一种新的方法来解决表格嵌套问题，该方法结合了引导布谷鸟搜索和成对聚类技术（2002年）。Fast_neighbor_search.py：实现了二维和三维嵌套问题的快速邻域搜索算法（2004年）。simulating_annealing.py : 通过混合模拟退火与左下填充法来解决不规则条带包装问题。lp_algorithm.py：采用混合了模拟退火和线性规划的方法，以求解不规则条带打包问题（2006年）。lp_search.py ：提出了一种新的算法。
     
  • 用Python实现ST-DBScan算法_代码下载
    优质
    本资源提供基于Python语言实现的空间时间密度聚类算法(ST-DBSCAN)完整代码，适用于时空数据挖掘和分析。 BSCAN 是一种基于空间密度的聚类算法，适用于存在噪声的数据集。该算法不需要预先设定簇的数量，而是根据高密度连通分量的数量来自行确定。所需参数包括半径和最小邻居数。通过这些参数，可以找到具有不同格式但相同密度的簇。这种算法可应用于多种需要识别密集连接组件的情景（例如划定森林砍伐区域、识别受肿瘤影响的器官区域等）。在所有这些情况下，集群是根据元素的空间特征来确定的。
     
  • Python中Apriori算法的实现_代码下载
    优质
    本资源提供Python环境下Apriori算法的具体实现代码，适用于数据挖掘和机器学习项目，帮助用户理解和应用关联规则学习。 Apriori算法是一种经典的关联规则学习方法，在数据挖掘领域用于频繁项集的发现及关联规则的提取。“先验知识”的概念是其基础思想：如果一个项目组合是常见的，那么它的所有子集合也应该是常见的。在诸如购物篮分析的实际场景中，该算法有助于揭示商品间的联系，例如“购买尿布的人通常也会买啤酒”。 Python因其强大的数据处理能力而被广泛用于机器学习和数据分析领域。实现Apriori算法的步骤主要包括： 1. **预处理**：将原始数据转化为适合Apriori运行的形式——交易记录集。每一行代表一次交易，每列则对应一种商品；例如，“1,2,3”意味着在这次购物中包含了三种不同的产品。 2. **生成项集**：通过遍历所有交易来创建初始的单个商品集合作为算法的基础输入。 3. **Apriori迭代**：在每次循环过程中，算法会基于当前频繁出现的商品组合生成新的超集，并评估其频率。如果这些新组合达到了预设的支持阈值，则会被保留；否则将被淘汰。 4. **计算支持度与置信度**： - 支持度衡量了某个商品集合的普遍性，即它出现在全部交易中的比例。 - 置信度则评估从一种情况推导出另一种情况的可能性大小。例如，“如果A发生了，则B发生的概率是多少”。 5. **优化算法**：为了提高效率，Apriori利用了一种剪枝策略来避免不必要的组合生成。 在Python中实现该算法可以使用如`mlxtend`这样的第三方库或者自行编写代码。前者提供了便捷的函数接口处理数据并输出频繁项集；而后者则需要深入理解算法原理，并用Python语言具体化其实现细节。 一个完整的Apriori实现可能包含读取、预处理、执行和结果展示等多个部分，这些功能通常分布在不同的文件中（如`apriori.py`, `data_processing.py`, 和 `main.py`等）。通过分析这类代码可以加深对Apriori算法的理解及其在Python环境下的应用。 总之，Apriori算法是数据挖掘领域不可或缺的工具之一。借助于Python语言的支持，它可以被灵活且高效地应用于各种场景中，无论是市场调研还是其他类型的关联规则探索。进一步的实际操作将有助于深化你在这方面的知识和技能。
     
  • DENCLUE2.0算法在Python中的实现_代码_下载
    优质
    本资源提供DENCLUE2.0聚类算法的Python实现代码，支持高效数据点密度聚类分析，适用于科研和数据分析应用。 Python的DENCLUE2.0算法代码可以下载。
     
  • Python实现的FJSP遗传算法_代码下载
    优质
    本资源提供基于Python编程语言实现的柔性流水车间调度问题(FJSP)遗传算法源代码，适用于研究与学习。 一种有效的混合遗传算法与禁忌搜索方法用于解决灵活的车间调度问题。
     
  • Python中不规则图形面积计算算法解析与实现
    优质
    本篇文章深入探讨了在Python中进行复杂或不规则图形面积计算的方法和技巧，并提供了具体的实现代码。文章通过解析不同的算法原理，为读者提供了解决此类问题的有效途径。 这篇文章主要介绍了Python计算不规则图形面积算法的实现方法，并通过示例代码进行了详细解析，对学习或工作中需要处理此类问题的人士具有参考价值。文章提到，在进行医学影像识别项目中，医生会在原图上用红笔标记病灶点，从而可以获取这些病灶点外接矩形的坐标位置。然而在计算红色标记区域面积占外接矩形比例时遇到了挑战，尤其是当一个外接矩形内包含多个红色标记的情况更为复杂。 尝试使用opencv库中的fillPoly方法填充效果不佳，并且其他基于Python实现任意多边形面积计算的方法也不尽如人意。因此作者探索出了一种较为准确地计算不规则图形和多重圈区域面积的新算法，该算法在实际应用中表现出较好的性能。
     
  • Python代码实现的SimpleMKL算法（多核SVM）_下载
    优质
    本资源提供基于Python实现的SimpleMKL算法代码，适用于多核支持向量机学习任务。适合需要研究和应用多核机器学习技术的研究者和技术人员下载使用。 SimpleMKL算法的实现（多核SVM）_python代码下载
     
  • Python 3.6下Delaunay三角剖分算法的实现及不规则三角网构建
    优质
    简介：本文介绍了在Python 3.6环境下实现Delaunay三角剖分算法的过程，并探讨了如何利用该算法构建有效的不规则三角网。 使用Python 3.6实现Delaunay三角剖分算法，读取包含坐标的CSV文件，并利用Tkinter库展示计算结果。
     
  • 路径排序算法的Python实现及代码下载
    优质
    本文介绍了路径排序算法在Python中的实现方法，并提供了代码下载链接，方便读者学习与应用。 NELL995_data 是 NELL995 的 works_for 关系数据集。DFS.py 用于深度优先遍历获取基础路径，path_dfs_all.txt 包含所有结果；path_dfs.txt 包含部分结果；path_threshold.txt 包含加了限制后的结果。model.py 获取实体路径三元组的特征值，train_data.txt 是全量训练数据，其中第一位表示正例还是反例，其余维度是不同路径对应的特征值。
     
  • 以Python库的形式实现NSGA-II算法_代码下载
    优质
    本项目提供了一个简洁高效的Python库，用于实现经典的多目标优化算法NSGA-II。用户可轻松集成该库进行复杂问题求解，并支持直接下载源码使用。 以 Python 库的形式实现 NSGA-II 算法。该库适用于解决多变量（多于一维）的多目标优化问题，并且目标与维度的数量不受限制。关键算子包括二元锦标赛选择、模拟二元交叉以及多项式变异。 我们基于 wreszelewski/nsga2 的源代码进行修改，感谢 Wojciech Reszelewski 和 Kamil Mielnik 为原始版本的贡献。主要改动如下： - 纠正了拥挤距离公式的错误。 - 修改了一些部分以适应任意数量的目标和维度。 - 将选择算子改为二元锦标赛选择。 - 更改交叉算子为模拟二元交叉算法。 - 变异算子调整为多项式变异。 使用说明： 定义问题的类在 question.py 文件中。这个类用于描述多目标优化问题，包括以下参数： - objectives：表示目标函数的函数列表； - num_of_variables：整数类型，代表变量的数量； - variables_range：包含两个元素（下限和上限）的元组列表，每个元组对应一个变量； - same_range: 一个布尔值，默认为 False。当设置为 True 时，意味着所有变量具有相同的范围，在这种情况下只需提供单个范围值即可。