不规则多边形包装算法(也称为嵌套或排样算法)是指将多个不规则形状的多边形高效地排列在一个给定的容器(通常是矩形)内,以最小化空间浪费的优化问题。这是计算机图形学、制造业(如服装、木材、金属切割)和包装设计中的经典问题。
原因:不规则多边形包装是NP难问题,计算复杂度高 解决方案:
原因:算法陷入局部最优 解决方案:
原因:逐对检测所有多边形 解决方案:
import numpy as np
from shapely.geometry import Polygon, MultiPolygon
def calculate_nfp(poly_a, poly_b):
"""计算两个多边形的不适合多边形(NFP)"""
# 这里简化实现,实际NFP计算更复杂
nfp = poly_a.buffer(1.0).difference(poly_b)
return nfp
def pack_polygons(polygons, container_width, container_height):
container = Polygon([
(0, 0),
(container_width, 0),
(container_width, container_height),
(0, container_height)
])
placed = []
for poly in polygons:
best_pos = None
best_score = float('inf')
# 尝试不同旋转角度(简化示例只考虑0度和90度)
for angle in [0, 90]:
rotated = rotate_polygon(poly, angle)
# 尝试不同位置
for x in np.linspace(0, container_width, 10):
for y in np.linspace(0, container_height, 10):
translated = translate_polygon(rotated, x, y)
# 检查是否在容器内且不与其他多边形重叠
if container.contains(translated):
overlap = False
for placed_poly in placed:
if translated.intersects(placed_poly):
overlap = True
break
if not overlap:
# 计算评价分数(这里简单使用y坐标)
score = translated.bounds[1]
if score < best_score:
best_score = score
best_pos = translated
if best_pos:
placed.append(best_pos)
return placed
def rotate_polygon(poly, angle):
"""旋转多边形(简化实现)"""
# 实际实现需要考虑旋转中心等
return poly
def translate_polygon(poly, x, y):
"""平移多边形(简化实现)"""
# 实际实现需要考虑坐标变换
return poly
不规则多边形包装是一个活跃的研究领域,实际应用中通常需要根据具体需求选择和调整算法。
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