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凸包计算的安德鲁算法

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简介：
简介：本文介绍的是安德鲁算法，一种用于计算二维平面上给定点集的凸包的有效方法。该算法基于单调链技术，能够高效地找出包围所有点的最小凸多边形。 计算几何中的凸包问题可以通过安德鲁算法来解决。所谓凸包可以形象地理解为在一块木板上钉了许多钉子，然后用一根橡皮筋将其紧紧套住所有钉子所形成的多边形。最终通过该算法能够确定哪些钉子构成了这个最小的包围区域即凸包。

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  • 凸包计算的安德鲁算法
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    简介：本文介绍的是安德鲁算法，一种用于计算二维平面上给定点集的凸包的有效方法。该算法基于单调链技术，能够高效地找出包围所有点的最小凸多边形。 计算几何中的凸包问题可以通过安德鲁算法来解决。所谓凸包可以形象地理解为在一块木板上钉了许多钉子，然后用一根橡皮筋将其紧紧套住所有钉子所形成的多边形。最终通过该算法能够确定哪些钉子构成了这个最小的包围区域即凸包。
     
  • C#中的凸包算法
    优质
    本文介绍了在C#编程环境中实现凸包算法的方法和技巧，通过具体的代码示例来帮助读者理解和应用这一几何问题的经典解决方案。 C#实现凸包算法，核心算法参考网络及相关的算法书籍。
     
  • 快速凸包的实现（MATLAB版）_convex hull.rar_凸包算法_凸包_MATLAB
    优质
    本资源提供了MATLAB版本的快速凸包算法实现，适用于计算二维平面上点集的最小凸壳。包括源代码及示例数据，便于学习和应用。关键词：凸包算法、MATLAB编程。 实现凸包算法的MATLAB代码，以快速完成凸包计算。
     
  • Convex Hull Algorithms——凸包算法
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    凸包算法是指在计算机科学与计算几何中用于确定平面上给定点集中的最外层边界的一系列方法。这些算法能够有效地生成包围所有点的最小多边形，广泛应用于地图绘制、机器人技术及图形学等领域。 本段落介绍了三种用于计算平面点集凸包的原地算法。在这些算法中，输出与输入位于同一位置，并且仅使用少量额外内存。所描述的所有三个算法都是最优的，但优化程度各不相同。
     
  • Python 凸包算法详解
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    本文详细解析了Python编程语言中实现凸包算法的方法和技巧，包括常用库的应用及代码示例。适合初学者快速掌握。 凸包问题是指在n个点中寻找一个包含所有这些点的最小凸多边形。实现这种算法可以使用Python语言。
     
  • MATLAB中的凸优化算法包
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    本简介介绍一个用于MATLAB环境下的凸优化问题求解工具箱，提供多种高效的算法以解决各类工程与科学计算中常见的最优化问题。 凸优化的MATLAB算法包包含多种算法，可用于解决线性或非线性规划问题，并具有很好的实用性。
     
  • 最小凸包的生成算法
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    最小凸包生成算法是指用于计算包含给定点集中的所有点且具有最少边数的凸多边形的方法，广泛应用于计算机图形学、机器人技术及地理信息系统中。 最小凸包算法的实现可以使用基于VC++ 的MFC框架。
     
  • Matlab中的凸包算法程序
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    本简介介绍了一种在Matlab环境下实现的高效凸包算法程序。该程序能够快速准确地计算出二维平面上一组点集的凸包，并提供详细的代码示例和运行说明，适合科研与工程应用需求。 凸包算法在二元分类问题中的MATLAB程序非常好用。
     
  • Matlab中的凸包算法程序
    优质
    本段落介绍了一个在MATLAB环境下实现的经典计算几何问题——求解二维平面上点集的最小凸包的程序。该程序采用Graham扫描法或Jarvis步进法，能高效准确地找出给定点集的所有凸包顶点，并支持可视化展示结果。 凸包算法在二元分类问题中的MATLAB程序非常好用。
     
  • 基于局部鲁棒优化的非凸鲁棒场景生成算法(SGLRO)
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    本研究提出了一种名为SGLRO的创新算法，专注于通过局部鲁棒优化技术解决非凸问题中的鲁棒场景生成难题。此方法能够有效增强决策模型在面对不确定性时的表现和稳定性。 鲁棒优化是一种通过寻找在所有可能的不确定参数值下都可行的解来考虑不确定性问题的方法。此程序实现了包含非凸约束条件下的鲁棒优化问题求解方法。这是Rudnick Cohen等人于2019年提出的一种采用局部鲁棒优化（SGLRO）算法生成场景的技术实现方式。SGLRO是一种基于抽样的策略，它通过随机选取样本并利用这些样本构建最坏情况的场景来寻找稳健的最佳解决方案，并且使用局部鲁棒优化步骤确保最终解的有效性。函数SGLRO.m用于执行该算法，提供输入参数列表及其功能说明。在examples文件夹中包含了Rudnick Cohen等人2019年的所有示例代码，这些示例展示了如何利用SGLRO.m进行操作。