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RubiksCube-TwophaseSolver

Python实现的高效魔方求解器 基于两阶段算法

Rubik's Cube两阶段算法Python求解器性能优化Github开源项目

RubiksCube-TwophaseSolver是一个基于两阶段算法的Python魔方求解器。尽管使用Python实现，它仍能在几秒内找到平均少于20步的近似最优解。项目提供灵活的求解选项，包括自定义目标状态和时间限制。此外，它还集成了网络服务器接口和实验性计算机视觉模块，便于与其他应用集成。对于研究两阶段算法或开发高效魔方机器人的开发者来说，这是一个有价值的资源。

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介绍相关项目
solver2d - 高效测试刚体求解器的开源项目
GithubMIT许可证Solver2D刚体求解器开源项目物理引擎
Solver2D是一个用于测试刚体求解器的开源项目，专注于刚体动力学和物理模拟。由Erin Catto开发并采用MIT许可证，项目为开发者提供了比较不同算法的平台。通过官方网站可获取详细信息和测试视频，为物理引擎开发和优化提供重要工具。
timefold-solver - 开源优化引擎，简化复杂规划问题
GithubJavaTimefold Solver企业版优化引擎开源项目
Timefold Solver是一个从OptaPlanner演化而来的开源优化引擎，专注于解决复杂的规划问题。它支持Java和Python，适用于调度、路线规划等多种优化场景。社区版提供基础功能，企业版则包含多线程求解、邻近选择等高级特性。Timefold Solver致力于提高企业运营效率，减少资源浪费。
pygmo2 - 大规模并行优化Python库
GithubPython库pygmo优化算法并行计算开源项目科学计算
pygmo是一个开源的、用于大规模并行优化的科学Python库。它围绕提供优化算法和优化问题的统一接口而构建，使其易于在大规模并行环境中部署。该库支持多目标优化和多种优化算法，能够高效处理复杂的优化问题和大规模数据。pygmo提供了全面的文档和教程，适用于研究、教学以及各种实际应用场景。其强大的功能和灵活性使其成为解决复杂优化挑战的理想工具。
visual_astar_python - Python实现A*寻路算法与多样化迷宫生成的可视化项目
A*算法GithubPython可视化开源项目路径寻找迷宫生成
这个开源项目展示了A*寻路算法的高性能Python实现和多样化迷宫生成技术。项目包含优化的A*寻路算法、15种迷宫生成方法（如DLA、生命游戏、元胞自动机等），以及动画可视化功能。通过高效算法设计和丰富的迷宫生成方法，该项目为研究路径规划和迷宫生成提供了实用工具。
PythonProgrammingPuzzles - Python编程谜题集：评估与提升AI编程技能
AIGithubPython开源项目算法编程
PythonProgrammingPuzzles是一个开源项目，提供多样化的Python编程谜题，用于评估和提升AI的编程能力。项目包含从基础到高级的各类问题，涵盖经典算法、竞赛题目和开放性数学难题。通过代码定义的规范和自动验证机制，该平台为AI编程学习和评估提供了客观、有效的测试环境。项目不仅展示了现有AI系统的解题能力，还鼓励社区贡献新谜题，促进AI编程技术的持续发展。
PythonRobotics - 集成多种机器人算法的Python开源项目
GithubPythonRoboticsSLAM定位导航开源项目机器人算法路径规划
PythonRobotics汇集了多种机器人算法的Python实现,包括定位、导航、SLAM和路径规划等领域的经典算法。项目代码易于理解,实用性强,依赖性低,适合学习和实践机器人算法。它提供了丰富的文档和动画演示,可作为开发机器人应用的参考资源。
mathy - 机器学习与规划算法实现数学问题的阶段性解答
GithubMathyPython库开源项目数学问题求解机器学习规划算法
Mathy是一个开源的数学问题解决工具，通过结合机器学习和规划算法，实现复杂数学问题的阶段性解答。项目包含核心解析器、基础规则和强化学习环境，为数学教育和研究提供支持。Mathy提供丰富的文档和可视化资源，支持在Google Colab中直接执行示例，方便用户学习和使用。它可应用于数学教学、自动化问题求解和算法研究等多个领域。
EvoloPy - Python自然启发式优化工具箱 全局优化算法集成
EvoloPyGithubPython优化算法全局优化开源工具箱开源项目
EvoloPy是一个Python实现的自然启发式优化工具箱，聚焦全局优化问题。工具箱集成了粒子群优化(PSO)、多宇宙优化器(MVO)等多种经典和新型元启发式算法，利用NumPy和SciPy实现高效的数组和矩阵运算。EvoloPy提供23个基准函数，支持自定义实验参数，为优化算法研究和应用提供了开放灵活的平台。
opytimizer - 基于自然启发的Python优化库 简化元启发式算法开发
GithubOpytimizerPython优化器元启发式优化开源项目搜索空间自然启发算法
Opytimizer是一个基于自然启发的Python优化库,实现了多种元启发式算法。它允许用户创建自定义优化器、设计优化任务并组合不同策略。该库专注于最小化问题,提供丰富示例和主流机器学习框架集成。Opytimizer可简化计算实验和参数调优,适合优化算法研究和应用开发。
Python - 开源Python算法学习资源库
GitHubGithubPython开源项目教育算法
The Algorithms - Python是一个开源项目，致力于提供多种算法的Python实现。该项目主要面向学习者，帮助理解算法原理。项目维护完整的算法目录，欢迎社区贡献，并通过Discord和Gitter渠道提供交流支持。尽管实现可能不及标准库优化，但作为学习资源极具价值。项目包含丰富的Python算法实现，涵盖多个领域。代码注重可读性和教育性，适合算法学习和教学使用。
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