Подход к реализации нейронной сети, которая принимает списки различных размеров в качестве входных данных ⇐ Python

[Anonymous]

Я работаю над проектом, который имитирует укладку штучной /многоугольной формы на поддон и в настоящее время находится в процессе реализации агента, который может определить, где размещать полигоны, и в настоящее время думает об использовании какую -то нейронную сеть.
Основа определяется как сетка треугольников и может быть обобщена следующим образом: < /P>
которые могут быть размещены коробки /многоугольники,
представлены как точки положения. < /li>
Поддон, определяемый как начальная граница сетки. 2D -представление окружающей среды.
красная область представляет вставленные многоугольники с синими линиями, представляющими разделение на треугольники. Зеленые линии представляют собой край ограничивающей области. < /P>

Мой текущий подход к реализации агента состоит в том, чтобы дать в качестве входного полигона, который должен быть вставлен в качестве списка, а также граничная область в качестве списка для определения позиции полигона. Моя проблема заключается в том, что как список для многоугольника, так и площадь границы различаются по размеру для каждого недавно вставленного многоугольника.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/795 ... izes-as-in