Pyslvs 演算法調整

Pyslvs 開發進度

  • 運算進度條
  • 不同演算法參數調整
  • tinycadlib 更新

運算進度條

透過論壇的小技巧製作出可以回傳 Cython 進度的方式（適用於所有 Python function）。

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cdef class Genetic(object):
    """宣告"""
    cdef object progress_fun

    def __cinit__(self, #其他參數
            object progress_fun=None):
        #將 progress_fun 放到 self 中
        self.progress_fun = progress_fun

    cpdef run(self):
        #每代的迴圈
        for self.gen in range(1, self.maxGen + 1):
            """計算流程"""
            #計算後回傳當前代數
            if self.progress_fun is not None: self.progress_fun(self.gen)

在 Python 端只要為 QThread 建立信號 progress_update，並將信號的 emit 方法傳入 Cython Object 即可。

class WorkerThread(QThread):
    progress_update = pyqtSignal(int)
    def generateProcess(self):
        #選擇演算法並改名成 foo
        self.fun = foo(mechanismObj, progress_fun=self.progress_update.emit, **APs)
        time_and_fitness, fitnessParameter = self.fun.run()

此信號在 GUI 中與 Progress bar 的 setValue 信號槽連接即可。

self.work.progress_update.connect(self.progressBar.setValue)

接著就能看到當前運算的進度了，上述方法只須記得統一用 int 類型即可。

不同演算法參數調整

後來發現，若是 Firefly 的代數與初始族群較大，將會比其他演算法花更久的時間，因此做了初始族群的調整。

初始族群的數量只比學長預設的多 1 倍即可。

  • 基因演算法由 250 提昇為 500。
  • 螢火蟲演算法由 40 提昇為 80。
  • 差分演化法由 190 提昇為 400。

tinycadlib 更新

大致了解 Cython 語法後，為 tinycadlib 程式庫新增了三角形驗證函式 legal_triangle 和 PLPP 計算式。

前者是因為之前的 build_planar object function 似乎沒有邊長驗證機制，導致產出非三角形的連桿組；加入後還在觀察情況是否會改善。

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cpdef bool legal_triangle(Coordinate A, Coordinate B, Coordinate C):
    #L0, L1, L2 is triangle
    cdef double L0 = A.distance(B)
    cdef double L1 = B.distance(C)
    cdef double L2 = A.distance(C)
    return L1+L2>L0 and L0+L2>L1 and L0+L1>L2

後者則是備用於滑塊演算法的需求。

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cpdef PLPP(Coordinate A, double L0, Coordinate B, Coordinate C, double loop=1):
    cdef double x1 = A.x
    cdef double y1 = A.y
    cdef double x2 = B.x
    cdef double y2 = B.y
    cdef double x3 = C.x
    cdef double y3 = C.y
    if loop>0:
        return (
            ((x2-x3)*(x1*x2*y2 - x1*x2*y3 - x1*y2*x3 + x1*x3*y3 + y1*y2**2 - 2*y1*y2*y3 + y1*y3**2 + x2**2*y3 - x2*y2*x3 - x2*x3*y3 + y2*x3**2 + (-y2 + y3)*sqrt(L0**2*x2**2 - 2*L0**2*x2*x3 + L0**2*y2**2 - 2*L0**2*y2*y3 + L0**2*x3**2 + L0**2*y3**2 - x1**2*y2**2 + 2*x1**2*y2*y3 - x1**2*y3**2 + 2*x1*y1*x2*y2 - 2*x1*y1*x2*y3 - 2*x1*y1*y2*x3 + 2*x1*y1*x3*y3 - 2*x1*x2*y2*y3 + 2*x1*x2*y3**2 + 2*x1*y2**2*x3 - 2*x1*y2*x3*y3 - y1**2*x2**2 + 2*y1**2*x2*x3 - y1**2*x3**2 + 2*y1*x2**2*y3 - 2*y1*x2*y2*x3 - 2*y1*x2*x3*y3 + 2*y1*y2*x3**2 - x2**2*y3**2 + 2*x2*y2*x3*y3 - y2**2*x3**2)) - (x2*y3 - y2*x3)*(x2**2 - 2*x2*x3 + y2**2 - 2*y2*y3 + x3**2 + y3**2))/((y2 - y3)*(x2**2 - 2*x2*x3 + y2**2 - 2*y2*y3 + x3**2 + y3**2)),
            (x1*x2*y2 - x1*x2*y3 - x1*y2*x3 + x1*x3*y3 + y1*y2**2 - 2*y1*y2*y3 + y1*y3**2 + x2**2*y3 - x2*y2*x3 - x2*x3*y3 + y2*x3**2 + (-y2 + y3)*sqrt(L0**2*x2**2 - 2*L0**2*x2*x3 + L0**2*y2**2 - 2*L0**2*y2*y3 + L0**2*x3**2 + L0**2*y3**2 - x1**2*y2**2 + 2*x1**2*y2*y3 - x1**2*y3**2 + 2*x1*y1*x2*y2 - 2*x1*y1*x2*y3 - 2*x1*y1*y2*x3 + 2*x1*y1*x3*y3 - 2*x1*x2*y2*y3 + 2*x1*x2*y3**2 + 2*x1*y2**2*x3 - 2*x1*y2*x3*y3 - y1**2*x2**2 + 2*y1**2*x2*x3 - y1**2*x3**2 + 2*y1*x2**2*y3 - 2*y1*x2*y2*x3 - 2*y1*x2*x3*y3 + 2*y1*y2*x3**2 - x2**2*y3**2 + 2*x2*y2*x3*y3 - y2**2*x3**2))/(x2**2 - 2*x2*x3 + y2**2 - 2*y2*y3 + x3**2 + y3**2)
        )
    else:
        return (
            ((x2-x3)*(x1*x2*y2 - x1*x2*y3 - x1*y2*x3 + x1*x3*y3 + y1*y2**2 - 2*y1*y2*y3 + y1*y3**2 + x2**2*y3 - x2*y2*x3 - x2*x3*y3 + y2*x3**2 + (y2 - y3)*sqrt(L0**2*x2**2 - 2*L0**2*x2*x3 + L0**2*y2**2 - 2*L0**2*y2*y3 + L0**2*x3**2 + L0**2*y3**2 - x1**2*y2**2 + 2*x1**2*y2*y3 - x1**2*y3**2 + 2*x1*y1*x2*y2 - 2*x1*y1*x2*y3 - 2*x1*y1*y2*x3 + 2*x1*y1*x3*y3 - 2*x1*x2*y2*y3 + 2*x1*x2*y3**2 + 2*x1*y2**2*x3 - 2*x1*y2*x3*y3 - y1**2*x2**2 + 2*y1**2*x2*x3 - y1**2*x3**2 + 2*y1*x2**2*y3 - 2*y1*x2*y2*x3 - 2*y1*x2*x3*y3 + 2*y1*y2*x3**2 - x2**2*y3**2 + 2*x2*y2*x3*y3 - y2**2*x3**2)) - (x2*y3 - y2*x3)*(x2**2 - 2*x2*x3 + y2**2 - 2*y2*y3 + x3**2 + y3**2))/((y2 - y3)*(x2**2 - 2*x2*x3 + y2**2 - 2*y2*y3 + x3**2 + y3**2)),
            (x1*x2*y2 - x1*x2*y3 - x1*y2*x3 + x1*x3*y3 + y1*y2**2 - 2*y1*y2*y3 + y1*y3**2 + x2**2*y3 - x2*y2*x3 - x2*x3*y3 + y2*x3**2 + (y2 - y3)*sqrt(L0**2*x2**2 - 2*L0**2*x2*x3 + L0**2*y2**2 - 2*L0**2*y2*y3 + L0**2*x3**2 + L0**2*y3**2 - x1**2*y2**2 + 2*x1**2*y2*y3 - x1**2*y3**2 + 2*x1*y1*x2*y2 - 2*x1*y1*x2*y3 - 2*x1*y1*y2*x3 + 2*x1*y1*x3*y3 - 2*x1*x2*y2*y3 + 2*x1*x2*y3**2 + 2*x1*y2**2*x3 - 2*x1*y2*x3*y3 - y1**2*x2**2 + 2*y1**2*x2*x3 - y1**2*x3**2 + 2*y1*x2**2*y3 - 2*y1*x2*y2*x3 - 2*y1*x2*x3*y3 + 2*y1*y2*x3**2 - x2**2*y3**2 + 2*x2*y2*x3*y3 - y2**2*x3**2))/(x2**2 - 2*x2*x3 + y2**2 - 2*y2*y3 + x3**2 + y3**2)
        )

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