二，几何相交---4，BO算法---（2）比较和排序

最新推荐文章于 2025-09-22 11:28:22 发布
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#计算几何

本文讨论了在二维空间中，当扫描线从左到右移动时，线段如何根据其与扫描线的交点位置分为三种情况：左端点左侧仅一条线段相交，右端点右侧仅一条，以及在两者之间两条线段都相交。

在某一时刻x=t，扫描线从左到右时，一部分线段会与扫描线相交，此时此刻，线段可以分成高低顺序，
在这里插入图片描述
那么对于给定两条线段，是如何变化的呢？有两个端点，左端点和右端点，
三种情况：
1，在左端点左边，只有一条线段与扫描线相交，
2，在右端点右边，仍然也只有一条线段与扫描线相交，
3，在左端点之间，扫描线与两条线段都相交。
在这里插入图片描述

（7-2-02）RRT算法：RRT算法的定义与实现(2)基于概率P的RRT算法
码农三叔
07-18 1277
通过随机选择节点进行迭代，每次迭代根据概率 P 选择目标点，在当前树中找到距离目标点最近的节点，然后在这个最近节点和目标点之间进行局部扩展，生成新的节点。在传统的 RRT 算法中，随机采样点的选择是均匀随机的，而在基于概率 P 的 RRT 中，采样点的选择是依据一定的概率分布进行的。（1）首先，定义了节点结构 Node，包含节点的 x 和 y 坐标，并实现了一些基本的几何计算函数，如计算两个节点之间的距离、选择目标点、找到距离目标点最近的节点等。实例文件prrt.py的具体实现代码如下所示。
习题课5-2(最近点对、线段相交)
Markland_l的博客
11-02 321
习题课5-2(最近点对、线段相交) 最近点对 给定n个二维平面的点，求距离最近的点对，并输出它们的距离 分治 子序列那道题，把序列分成两半，分别求解左右两边 解法1 分治算两边 令solve(l,r)表示第l个点到第r个点的最近点对的距离 solve(l,r) = min(solve(l,mid),solve(mid+1,r),cal(l,r,mid)) mid = (l+r)>>1; call(l,r,mid)表示第一个点在(l,mid)，第二个点在(mid+1,r)所得到的最近点
二，几何相交-5，BO算法实现--（2）事件队列
coder
04-16 269
那么，在1+4相交这个事件发生后，线段4和线段3相交，所以要加入3+4这个事件，放入优先队列中，那么优先级在哪里呢？从左向右，应该是在线段6的左端点的右边，以及线段1的右端点的左边，所以优先队列改为6左端点->3+4->1的右端点。在1+4相交这个事件以前，线段3和线段4不相邻，具体来说，从上到下是线段4->线段1->线段3，从时间轴上看应该是1+4交点->6左端点->1的右端点。事件队列用的数据结构是优先队列。
二，几何相交-5，BO算法实现--（3）事件和操作
coder
04-24 246
比如1+4相交事件后，会发现3+4交点，于是将3+4交点放入优先级队列。值得注意的是，1+4相交事件并非是发现交点的唯一途径。1，初始化，将n条线段的2n个端点从左到右依次加入优先队列。2，相交事件时，将交点放入优先队列的合适位置。
二，几何相交---4，BO算法---（4）可能的三种情况
coder
03-14 289
第三种情况，经过e和f的交点，状态pred->e->f->suc，变成pred->f->e->suc,这时候pred和f可能相交，e和suc也可能相交，需要分别做相交测试。第二种情况，经过线段e的右端点，状态pred->e->suc，变成pred->suc，这时候prd和suc可能相交，进行相交测试。第一种情况，加入线段e的左端点，那么原来的状态pred->suc变成pred->e->suc。相交测试也简单，对两线段的4个端点，做四次toleft测试即可。
二，几何相交---4，BO算法---（3）数据结构
coder
03-13 308
数据结构分两块，一个是某一时间状态的局部相交线段。一个是事件队列，是某一时刻局部相交线段的集合。
二，几何相交-5，BO算法分析--（1）正确性
coder
06-04 319
因为两条线段从不相邻到相邻，或者其中一条线段不存在到相邻，都会进行一次相交测试。因为在相交之前，这两条线段必然紧邻。所以必然会经过相交测试。也就是说，BO算法有没有可能误报或者漏报？一，为什么不会误报？二，为什么不会漏报？
二，几何相交-5，BO算法实现--（1）退化情况
coder
03-27 250
（4）有四条线段分别两两相交，其中这两个交点同时过扫描线。（1）扫描线与线段垂直，即该线段的左右端点同时达到扫描线。右边是从上到下四种退化情况，（其中四，五个图是一种情况）（2）一条线段的左端点和另一条线段的右端点相交。（2）两条线段搭接，即，有无数个交点。其中，左下三种从左到右分别是。（1）两条线段的右端点相交。（3）两条线段的左端点相交。上图是退化情况，不考虑。（3）多条线段交于一点。
二，几何相交---4，BO算法---（1）接近性和可分离性
coder
03-08 250
3，从左向右扫描线只需要观察每个线段的两个端点和一些可能的相交点。1，如果一条直线（比如竖直）可以分开两个线段，则这两个线段不相交。2，只需要观察与隔离线相交的几个线段。
二，几何相交-5，BO算法实现--（4）扫描线状态
coder
04-25 290
扫描线状态用平衡二叉搜索树BBST表示，定义了每个时刻，从上到下的各线段的相互关系。功能：查找直接前驱和直接后继。操作：插入，删除和交换。
22、子空间设计：q - 模拟的探索
metal的博客
09-22 18
本文综述了子空间设计中q-模拟的研究进展，涵盖简单子空间设计的构造、q-Steiner系统的存在性探索（特别是2-(13,3,1)₂的发现）、以及子空间设计大集（LSq[N](t,k,v)）的理论与已知结果。文章介绍了Itoh引理生成的设计及其自同构群，讨论了Fano平面q-模拟这一长期开放问题，并分析了大集的可实现性条件与递归构造方法。通过多个参数表和流程图，展示了当前研究的前沿状态与未解难题，包括对半划分猜想在q-模拟下的推广可能性，为未来研究提供了方向。
22、子空间设计的q-模拟：探索与挑战
j2k3l4的博客
07-01 31
本博文系统性地探讨了子空间设计的q-模拟理论，包括简单子空间设计、q-斯坦纳系统、大集的存在性与构造方法。重点分析了Itoh引理所构造的无限系列设计，以及13维q-斯坦纳系统的构造过程。同时，详细讨论了法诺平面q-模拟的存在性这一悬而未决的问题。文章还介绍了大集的概念、可允许性与可实现性，并总结了当前已知的大集构造实例和相关定理。最后，提出了若干开放问题，为未来的研究方向提供了重要参考。
axis-aligned bounding bo
08-21
由于其简单的几何形状，判断两个AABB是否相交可以通过比较它们的min和max点来完成。具体来说，如果两个AABB在任何一个轴上的投影没有重叠，则这两个AABB不相交。这种方法计算效率高，适用于实时渲染和物理模拟中的...
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）
11-26
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究，重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法，并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例，展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外，文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景，强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员，尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者； 使用场景及目标：①学习遗传算法及其他智能优化算法（如粒子群、蜣螂优化、NSGA等）在任务调度中的设计与实现；②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用；③获取多领域（如微电网、无人机、车间调度）的算法复现与创新思路； 阅读建议：建议按目录顺序系统浏览，重点关注算法原理与代码实现的对应关系，结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现，同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）.pptx
11-26
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）
微电网创新点基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)
11-26
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要：本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO），用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制，提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性，有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型，并通过Matlab代码实现算法仿真，验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能，相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群：具备一定电力系统或优化算法基础，从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计；②作为新型智能优化算法的研究与改进基础，用于解决复杂的多目标工程优化问题；③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式，并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验，以掌握算法的适应性与调参技巧。
物联网基于ESP32与MQTT的温湿度监控系统设计：小程序端实时数据显示与历史趋势分析
11-26
内容概要：本文介绍了一个基于ESP32、MQTT协议和微信小程序的温湿度远程监控系统，涵盖硬件端（ESP32与DHT系列传感器）、云端（MQTT消息 broker）以及小程序前端的完整实现方案。系统通过ESP32采集温湿度数据，利用WiFi连接将数据经由MQTT协议发布至服务器；小程序订阅相应主题，实现实时数据显示、历史趋势绘图、设备状态监测等功能，并支持手动刷新与断线自动重连机制。代码示例包括ESP32的WiFi与MQTT连接、传感器数据读取与上传，以及小程序的页面结构、逻辑控制和图表绘制。系统具备良好的可扩展性和实用性，适用于物联网远程监控场景。; 适合人群：具备嵌入式开发基础和前端开发经验，熟悉C++和JavaScript语言，从事物联网项目开发1-3年的工程师或爱好者； 使用场景及目标：①实现对环境温湿度的远程实时监控；②学习MQTT协议在物联网通信中的应用；③掌握ESP32与微信小程序的联动开发方法；④构建完整的前后端一体化物联网解决方案； 阅读建议：建议读者结合硬件实际操作，部署MQTT服务器并调试通信流程，重点关注数据格式一致性、网络稳定性处理及小程序图表性能优化，同时注意启用TLS加密以提升系统安全性。
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
11-26
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文档主要围绕电力系统潮流计算，重点介绍了基于Matlab实现的5节点系统潮流计算方法，采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文中详细阐述了两种方法的数学模型、迭代流程及收敛特性，并通过Matlab代码实现具体案例分析，帮助读者理解电力系统潮流计算的基本原理与编程实现过程。同时，文档还提到了其他相关电力系统与优化算法的研究主题，构成一个综合性科研资源集合。; 适合人群：具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的电气工程专业学生、研究生及从事电力系统分析与优化的科研人员。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法与PQ分解法在潮流计算中的应用差异与实现细节；②通过Matlab编程实践提升对电力系统稳态分析的理解；③为后续研究电力系统优化、状态估计、配电网重构等问题提供算法基础和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段调试运行，深入理解算法每一步的物理意义，同时可参考文中提及的其他相关案例拓展应用场景，加强理论与实践的结合。
MATLAB Special Heatmap-Matlab资源
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