矩形条带装箱问题(RSPP)是指将一组矩形装入在一个宽度固定高度不限的矩形容器中，以期 获得最小装箱高度．RSPP理论上属于NP难问题，在新闻组版、布料下料以及金属切割等工业领域中 有着广泛的应用．为解决该问题，采用了一种混合算法，即将一种新的启发式算法—— 动态匹配算 法—— 与遗传算法结合起来．混合算法中，动态匹配算法能根据4类启发式规则动态选择与装填区域相 匹配的下一个待装矩形，同时将装箱后所需容器高度用遗传算法的进化策略进行优化．对2组标准测试 问题的计算结果表明，相

许多特征跟踪算法已被提出 为运动分割,但由此而轨迹 不一定是正确的。在本文中, 我们提出一种技术用于去除野值的基础上 在对知识,正确的轨迹约束的 在他们的网域的子空间的。我们第一次 合适的子空间的轨迹鲁检测 然后用RANSAC移除那些大型 后遗症。使用真实的视频序列,我们证明了 我们的方法是有效的,即使多个对象 移动在场景里。我们也证实分离 我们确实是提高精度的方法。 -Many feature tracking algorithms have b

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