{"id":332949,"date":"2022-05-10T09:00:10","date_gmt":"2022-05-10T09:00:10","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=332949"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=332949","title":{"rendered":"\u0413\u0435\u043d\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043f\u043e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0443 \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u043a \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u043c\u0430<\/span>"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n

\u0412\u0441\u0442\u0443\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n

\u041f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c — \u044d\u0442\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0440\u0430\u043d\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u0442\u0438\u043f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0435\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438. \u0421\u0443\u0442\u044c \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0436\u0435\u043b\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0444\u0435\u0440\u0430\u0445 \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u0430.<\/p>\n

\u041f\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438<\/h2>\n

\u041f\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u0442 \u0417\u0430\u043a\u0430\u0437\u0447\u0438\u043a\u0430 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438 \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u043a \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440 \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u043c\u0430.<\/p>\n

\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/h2>\n

\u0411\u0430\u0437\u0430 \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u043a<\/h4>\n

\u0414\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438 \u0431\u0430\u0437\u0443 \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u043a \u0432 Notion. \u0412 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c \u043a \u043d\u0435\u0439 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e API \u0438\u0437 Google Colab. <\/p>\n

\"\u0411\u0430\u0437\u0430
\u0411\u0430\u0437\u0430 \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u043a \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440<\/figcaption><\/figure>\n

\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442 \u0417\u0430\u043a\u0430\u0437\u0447\u0438\u043a\u0430 \u043f\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430<\/h4>\n
    \n
  1. \n

    \u0428\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430<\/p>\n<\/li>\n

  2. \n

    \u041a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430<\/p>\n<\/li>\n

  3. \n

    \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0438\u043a\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h2>\n
      \n
    1. \n

      \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0435<\/strong> <\/p>\n

        \n
      1. \n

        \u041c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432\u0438\u0434\u0430: [1, 0, 25000, 7000, 0, 100, 0, 0] <\/p>\n

          \n
        1. \n

          \u0420\u0430\u0441\u0448\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430: [Floors, Angle, Floor_width, Floor_deep, Room_S, Room_1k, Room_2k, Room_3k]<\/em><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n

        2. \n

          \u0421\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432<\/strong> <\/p>\n

            \n
          1. \n

            \u041e\u043f\u0438\u0448\u0435\u043c \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443 (FLAT_DNA) \u043a\u0430\u043a \u0414\u041d\u041a, \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0443\u044e \u0438\u0437 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0433\u0435\u043d\u043e\u0432: <\/p>\n

              \n
            1. \n

              \u0422\u0438\u043f \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u044b <\/p>\n

                \n
              1. \n

                \u0422\u043e\u0440\u0446\u0435\u0432\u0430\u044f (E)<\/p>\n<\/li>\n

              2. \n

                \u0421\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442 (S)<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n

              3. \n

                \u0422\u0438\u043f \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 <\/p>\n

                  \n
                1. \n

                  \u0421\u0442\u0443\u0434\u0438\u044f (S)<\/p>\n<\/li>\n

                2. \n

                  1 \u043a\u043e\u043c\u043d\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f (1k)<\/p>\n<\/li>\n

                3. \n

                  2 \u043a\u043e\u043c\u043d\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f (2k)<\/p>\n<\/li>\n

                4. \n

                  3 \u043a\u043e\u043c\u043d\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f (3k)<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n

                5. \n

                  \u0414\u041d\u041a \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430 (FLOOR) \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443: <\/p>\n

                    \n
                  1. \n

                    \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0433\u0435\u043d = \u0414\u041d\u041a \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u044b \u0441 \u0437\u0430\u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0433\u0435\u043d\u043e\u043c \u201c\u0422\u0438\u043f \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u044b\u201d = (E)<\/p>\n<\/li>\n

                  2. \n

                    \u0421\u043e \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0414\u041d\u041a \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u044b \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0435<\/p>\n<\/li>\n

                  3. \n

                    \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u0433\u0435\u043d = \u0414\u041d\u041a \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u044b \u0441 \u0437\u0430\u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0433\u0435\u043d\u043e\u043c \u201c\u0422\u0438\u043f \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u044b\u201d = (E)<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n

                  4. \n

                    \u041f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 (BuildNewGeneration)<\/strong> <\/p>\n

                      \n
                    1. \n

                      \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c (GENETIC_FLOOR.NEWBORN) \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u043a \u044d\u0442\u0430\u0436\u0435\u0439 \u0438 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430 = 10 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u0430\u043c (FLOOR_SIZE)<\/p>\n<\/li>\n

                    2. \n

                      \u0417\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u043a \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437 \u0411\u0430\u0437\u044b \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a> \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 FillFloor <\/p>\n

                        \n
                      1. \n

                        \u0412 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043e \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u0430 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u0442\u0438\u043f\u0430 E, \u0442.\u0435. \u0442\u043e\u0440\u0446\u0435\u0432\u044b\u043c\u0438<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n

                      2. \n

                        \u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430 \u0432 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 (FindBestFloor) <\/p>\n

                          \n
                        1. \n

                          \u0414\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0432 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c 3 \u0434\u0435\u043b\u044c\u0442\u044b: <\/p>\n

                            \n
                          1. \n

                            \u041e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440 (DeltaP)<\/p>\n<\/li>\n

                          2. \n

                            \u041e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u044b \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430 (DeltaS)<\/p>\n<\/li>\n

                          3. \n

                            \u0421\u0432\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 (Delta)<\/p>\n<\/li>\n

                          4. \n

                            \u0412\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0441 \u043d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u0432\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n

                          5. \n

                            \u041c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b-\u0432\u043e \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440 \u0432 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043c \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0435 (GENETIC_FLOOR.FLOOR_SIZE)<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n

                          6. \n

                            \u041f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0435\u043c \u0414\u041d\u041a \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0433\u043e \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0430 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n

                          7. \n

                            \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong> <\/p>\n

                              \n
                            1. \n

                              \u041d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c GENETIC_FLOOR.MUTATED \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0414\u041d\u041a \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440 <\/p>\n

                                \n
                              1. \n

                                \u0412\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u0443\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 1\/20<\/p>\n<\/li>\n

                              2. \n

                                \u041c\u0443\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0433\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0438\u043f \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n

                              3. \n

                                \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438, \u043d\u043e \u0441 \u0443\u0436\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430 (GENETIC_FLOOR.FLOOR_SIZE)<\/p>\n<\/li>\n

                              4. \n

                                \u0417\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u043a \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437 \u0411\u0430\u0437\u044b \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a> \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 FillFloor<\/p>\n<\/li>\n

                              5. \n

                                \u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430 \u0432 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 (FindBestFloor)<\/p>\n<\/li>\n

                              6. \n

                                \u041f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0435\u043c \u0414\u041d\u041a \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0433\u043e \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0430 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n

                                \"\u0421\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430
                                \u0421\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0414\u041d\u041a \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440 \u0438 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430<\/figcaption><\/figure>\n

                                \u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u043d\u0430 Python<\/h2>\n
                                import random  import copy import pprint from PIL import Image as IMG, ImageDraw, ImageFilter import requests  class FLAT_DNA():          Gens = {         # \u0422\u0438\u043f \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u044b         # E - \u0422\u043e\u0440\u0446\u0435\u0432\u0430\u044f \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u0430, S - \u0421\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u0430\u044f \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u0430         'Type': [['E', 'S'], 0.5],           # \u041f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430         # S - \u0421\u0442\u0443\u0434\u0438\u044f, 1k - 1 \u043a\u043e\u043c\u043d\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f, 2k - 2 \u043a\u043e\u043c\u043d\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f, 3k - 3 \u043a\u043e\u043c\u043d\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f         'Layout': [['S', '1k', '2k', '3k'], 0.5],     }          def __init__(self, DNA = None):          self.DNA = {             'Type' : random.choice(FLAT_DNA.Gens['Type'][0]),             'Layout' : random.choice(FLAT_DNA.Gens['Layout'][0])         }                  if DNA is not None:             for i in DNA.keys():               self.DNA[i] = DNA[i]              def __repr__(self):         return str(self.DNA)  class FLOOR():    def __init__(self, N):     self.N = N     self.Plan = []     for i in range(N):       self.Plan.append([FLAT_DNA({'Type' : 'S'}), []])     self.Plan[0][0].DNA['Type'] = 'E'     self.Plan[-1][0].DNA['Type'] = 'E'    # \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0414\u041d\u041a \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438 \u0438\u0437 \u0411\u0414 (\u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c)   def FillFloor(self):     for i in range(len(self.Plan)):       if self.Plan[i][0].DNA['Type'] == 'E':         flat = random.choice(DB_FlatType_Dict['\u0422\u043e\u0440\u0446\u0435\u0432\u0430\u044f'])         self.Plan[i][1].append(flat)         #print(flat)       if self.Plan[i][0].DNA['Type'] == 'S':         flat = random.choice(DB_FlatType_Dict['\u0420\u044f\u0434\u043e\u0432\u0430\u044f'])         self.Plan[i][1].append(flat)         #print(flat)      # \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0433\u0435\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0438 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430 \u0438 \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u0438   def FloorSquare(self):     self.Width = 0     self.Deep = 0     for i in range(len(self.Plan)):       self.Width += self.Plan[i][1][0]['properties']['\u0428\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430']['number']       self.Deep += self.Plan[i][1][0]['properties']['\u0413\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u0430']['number']     self.Square = self.Width * self.Deep    # \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u043a\u043e\u0439 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0435   def FloorPercent(self):     self.FloorPercent_Dict = {}     for g in FLAT_DNA.Gens['Layout'][0]:       if g not in self.FloorPercent_Dict.keys():         self.FloorPercent_Dict[g] = 0       for i in range(len(self.Plan)):         if self.Plan[i][0].DNA['Layout'] == g:           self.FloorPercent_Dict[g] += 1           for i in self.FloorPercent_Dict.keys():       self.FloorPercent_Dict[i] = self.FloorPercent_Dict[i]*100\/self.N    def GetPNG(self):     floor_img = IMG.new('RGB', (6000, 3000), color = 'white')     W = 0     for i in range(len(self.Plan)):       url = self.Plan[i][1][0]['properties']['Foto']['files'][0]['file']['url']       im = IMG.open(requests.get(url, stream=True).raw)       floor_img.paste(im, (int(W\/10), 0))       W += self.Plan[i][1][0]['properties']['\u0428\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430']['number']     floor_img.save(f'.\/floor_img.png')   class GENETIC_FLOOR():    FLOOR_SIZE = 10   NEWBORN = 20   MUTATED = 100   SURVIVERS = 1    # [Floors, Angle, Floor_width, Floor_deep, Room_S, Room_1k, Room_2k, Room_3k]   def __init__(self, data):     self.data = data     self.Generation = {}    def RunGenerations(self, N):     for i in range(N):       #print(f'--- \u041f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u2116{(i+1)} ---')       if hasattr(self, 'BestFloor'):         # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0435\u043c \u0432 \u043d\u0435\u0433\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f         self.BuildNewGeneration([self.BestFloor[0]])       else:         # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435         self.BuildNewGeneration()       # \u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u044b\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u043c \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438       self.FindBestFloor(GENETIC_FLOOR.SURVIVERS)       #print(f'\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u0432 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438: {self.Generation[0].Width}')       #print(f'\u041a\u043e-\u0432\u043e \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438: {len(self.Generation)}')     print(f'\u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440: {self.BestFloor[0].FloorPercent_Dict}, \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f: {self.BestDeltaP}\/{self.BestDeltaS}\/{self.BestDelta}, \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430: {self.BestFloor[0].Width}')       #print(f'\u041a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0435: {self.BestFloor[0].N}')      def BuildNewGeneration(self, Survivers_array=[]):     NewGeneration = {}     self.Generation = {}     index = 0      # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0438 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a \u043d\u043e\u0432\u043e\u043c\u0443 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e     for i in Survivers_array:         NewGeneration[index] = copy.deepcopy(i)         index += 1      # \u041c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0432 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0430\u0445 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f     for i in Survivers_array:       for k in range(GENETIC_FLOOR.MUTATED):         for p in range(len(i.Plan)):           if i.Plan[p][0].DNA['Type'] == 'E':             if random.randint(1, 20) == 5:               flat = random.choice(DB_FlatType_Dict['\u0422\u043e\u0440\u0446\u0435\u0432\u0430\u044f'])               i.Plan[p][1][0] = flat               #print(f'\u041c\u0443\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u043e\u0440\u0446\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u044b')           if i.Plan[p][0].DNA['Type'] == 'S':             if random.randint(1, 20) == 5:               flat = random.choice(DB_FlatType_Dict['\u0420\u044f\u0434\u043e\u0432\u0430\u044f'])               i.Plan[p][1][0] = flat               #print(f'\u041c\u0443\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0440\u0430\u0434\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u044b')         NewGeneration[index] = i         index += 1      # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043a \u043d\u043e\u0432\u043e\u043c\u0443 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e     for i in range(GENETIC_FLOOR.NEWBORN):       N_new = GENETIC_FLOOR.FLOOR_SIZE + random.randint(-3, 4)       if N_new<=0:         N_new = 1       floor1 = FLOOR(N_new)       floor1.FillFloor()       NewGeneration[index] = floor1       index += 1      self.Generation = copy.deepcopy(NewGeneration)    def FindBestFloor(self, N=1):     DeltaP = 1000000 # \u041e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c     DeltaS = 1000000 # \u041e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u0438     Delta = 1000000 # \u041e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435     #Delta_array = []     BestFloor = []     for i in self.Generation.keys():       g = self.Generation[i]       # \u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u043a\u0443       g.FloorPercent()       # \u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u043b\u0438 \u0433\u0435\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u044e       g.FloorSquare()       # \u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438       DeltaP_tmp = self.CampareFloorPercent({'S': self.data[4], '1k': self.data[5], '2k': self.data[6], '3k': self.data[7]}, g.FloorPercent_Dict)       # \u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u0428\u0438\u0440\u0438\u043d\u044b \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430       DeltaS_tmp = abs(g.Width - self.data[2])       # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0441\u0432\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435       Delta_tmp = DeltaP_tmp + DeltaS_tmp \/ 1500       if Delta_tmp < Delta:         BestFloor.insert(0, g)         DeltaP = DeltaP_tmp         DeltaS = DeltaS_tmp         Delta = Delta_tmp         #Delta_array.append(Delta_tmp)     self.BestFloor = BestFloor     self.BestDelta = Delta     self.BestDeltaP = DeltaP     self.BestDeltaS = DeltaS     GENETIC_FLOOR.FLOOR_SIZE = self.BestFloor[0].N     def CampareFloorPercent(self, d1, d2):     Delta = 0     for i in d1.keys():       Delta += abs(d1[i] - d2[i])     return Delta<\/code><\/pre>\n
                                \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430<\/h2>\n
                                \u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435: [1, 0, 60000, 10000, 10, 60, 30, 0] \u0418\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0435\u0442... \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440: {'S': 12.5, '1k': 62.5, '2k': 25.0, '3k': 0.0}, \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f: 10.0\/5350\/13.566666666666666, \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430: 54650 \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430: 54650 \u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435: [1, 0, 60000, 10000, 10, 60, 30, 0] \u0418\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0435\u0442... \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440: {'S': 12.5, '1k': 62.5, '2k': 25.0, '3k': 0.0}, \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f: 10.0\/800\/10.533333333333333, \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430: 59200 \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430: 59200 \u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435: [1, 0, 60000, 10000, 10, 60, 30, 0] \u0418\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0435\u0442... \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440: {'S': 7.142857142857143, '1k': 57.142857142857146, '2k': 28.571428571428573, '3k': 7.142857142857143}, \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f: 14.285714285714281\/3000\/16.28571428571428, \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430: 63000 \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430: 63000 \u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435: [1, 0, 60000, 10000, 10, 60, 30, 0] \u0418\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0435\u0442... \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440: {'S': 9.090909090909092, '1k': 63.63636363636363, '2k': 27.272727272727273, '3k': 0.0}, \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f: 7.272727272727268\/50\/7.306060606060601, \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430: 60050 \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430: 60050 \u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435: [1, 0, 60000, 10000, 10, 60, 30, 0] \u0418\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0435\u0442... \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440: {'S': 10.0, '1k': 60.0, '2k': 30.0, '3k': 0.0}, \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f: 0.0\/850\/0.5666666666666667, \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430: 60850 \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430: 60850<\/code><\/pre>\n
                                \"\u0412\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435
                                \u0412\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438, \u0443\u0434\u043e\u0432\u043b\u0435\u0442\u0432\u043e\u0440\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0417\u0430\u043a\u0430\u0437\u0447\u0438\u043a\u043e\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435<\/figcaption><\/figure>\n
                                \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430<\/h2>\n
                                <\/div>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
                                <\/div>\n<\/div>\n
                                  <\/p>\n
                                \n
                                 <\/p>\n
                                 <\/p>\n
                                \u0422\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0437\u0430\u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0435. \u0412\u043e\u0439\u0434\u0438\u0442\u0435<\/a>, \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439\u0441\u0442\u0430.<\/span><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
                                \u0410 \u0443 \u0412\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u043f\u044b\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432?<\/div>\n
                                \n
                                \n
                                             37.5%           <\/span> \u0414\u0430<\/span>              9           <\/span><\/div>\n
                                \n
                                <\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
                                \n
                                             62.5%           <\/span> \u041d\u0435\u0442<\/span>              15           <\/span><\/div>\n
                                \n
                                <\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
                                        \u041f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 24 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f.           \u0412\u043e\u0437\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c 7 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439.      <\/div>\n<\/div>\n
                                 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438  https:\/\/habr.com\/ru\/post\/664766\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
                                <\/div>\n
                                \n
                                \n
                                \n
                                \n
                                \u0412\u0441\u0442\u0443\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n
                                \u041f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c — \u044d\u0442\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0440\u0430\u043d\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u0442\u0438\u043f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0435\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438. \u0421\u0443\u0442\u044c \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0436\u0435\u043b\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0444\u0435\u0440\u0430\u0445 \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u0430.<\/p>\n
                                \u041f\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438<\/h2>\n
                                \u041f\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u0442 \u0417\u0430\u043a\u0430\u0437\u0447\u0438\u043a\u0430 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438 \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u043a \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440 \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u043c\u0430.<\/p>\n
                                \u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/h2>\n
                                \u0411\u0430\u0437\u0430 \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u043a<\/h4>\n
                                \u0414\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438 \u0431\u0430\u0437\u0443 \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u043a \u0432 Notion. \u0412 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c \u043a \u043d\u0435\u0439 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e API \u0438\u0437 Google Colab. <\/p>\n
                                \u0411\u0430\u0437\u0430 \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u043a \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440<\/figcaption><\/figure>\n
                                \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442 \u0417\u0430\u043a\u0430\u0437\u0447\u0438\u043a\u0430 \u043f\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430<\/h4>\n
                                  \n
                                1. \n
                                  \u0428\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430<\/p>\n<\/li>\n
                                2. \n
                                  \u041a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430<\/p>\n<\/li>\n
                                3. \n
                                  \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
                                  \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0438\u043a\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h2>\n
                                    \n
                                  1. \n
                                    \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0435<\/strong> <\/p>\n
                                      \n
                                    1. \n
                                      \u041c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432\u0438\u0434\u0430: [1, 0, 25000, 7000, 0, 100, 0, 0] <\/p>\n
                                        \n
                                      1. \n
                                        \u0420\u0430\u0441\u0448\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430: [Floors, Angle, Floor_width, Floor_deep, Room_S, Room_1k, Room_2k, Room_3k]<\/em><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
                                      2. \n
                                        \u0421\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432<\/strong> <\/p>\n
                                          \n
                                        1. \n
                                          \u041e\u043f\u0438\u0448\u0435\u043c \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443 (FLAT_DNA) \u043a\u0430\u043a \u0414\u041d\u041a, \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0443\u044e \u0438\u0437 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0433\u0435\u043d\u043e\u0432: <\/p>\n
                                            \n
                                          1. \n
                                            \u0422\u0438\u043f \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u044b <\/p>\n
                                              \n
                                            1. \n
                                              \u0422\u043e\u0440\u0446\u0435\u0432\u0430\u044f (E)<\/p>\n<\/li>\n
                                            2. \n
                                              \u0421\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442 (S)<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
                                            3. \n
                                              \u0422\u0438\u043f \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 <\/p>\n
                                                \n
                                              1. \n
                                                \u0421\u0442\u0443\u0434\u0438\u044f (S)<\/p>\n<\/li>\n
                                              2. \n
                                                1 \u043a\u043e\u043c\u043d\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f (1k)<\/p>\n<\/li>\n
                                              3. \n
                                                2 \u043a\u043e\u043c\u043d\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f (2k)<\/p>\n<\/li>\n
                                              4. \n
                                                3 \u043a\u043e\u043c\u043d\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f (3k)<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
                                              5. \n
                                                \u0414\u041d\u041a \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430 (FLOOR) \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443: <\/p>\n
                                                  \n
                                                1. \n
                                                  \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0433\u0435\u043d = \u0414\u041d\u041a \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u044b \u0441 \u0437\u0430\u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0433\u0435\u043d\u043e\u043c \u201c\u0422\u0438\u043f \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u044b\u201d = (E)<\/p>\n<\/li>\n
                                                2. \n
                                                  \u0421\u043e \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0414\u041d\u041a \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u044b \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0435<\/p>\n<\/li>\n
                                                3. \n
                                                  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u0433\u0435\u043d = \u0414\u041d\u041a \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u044b \u0441 \u0437\u0430\u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0433\u0435\u043d\u043e\u043c \u201c\u0422\u0438\u043f \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u044b\u201d = (E)<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
                                                4. \n
                                                  \u041f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 (BuildNewGeneration)<\/strong> <\/p>\n
                                                    \n
                                                  1. \n
                                                    \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c (GENETIC_FLOOR.NEWBORN) \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u043a \u044d\u0442\u0430\u0436\u0435\u0439 \u0438 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430 = 10 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u0430\u043c (FLOOR_SIZE)<\/p>\n<\/li>\n
                                                  2. \n
                                                    \u0417\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u043a \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437 \u0411\u0430\u0437\u044b \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a> \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 FillFloor <\/p>\n
                                                      \n
                                                    1. \n
                                                      \u0412 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043e \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u0430 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u0442\u0438\u043f\u0430 E, \u0442.\u0435. \u0442\u043e\u0440\u0446\u0435\u0432\u044b\u043c\u0438<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
                                                    2. \n
                                                      \u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430 \u0432 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 (FindBestFloor) <\/p>\n
                                                        \n
                                                      1. \n
                                                        \u0414\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0432 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c 3 \u0434\u0435\u043b\u044c\u0442\u044b: <\/p>\n
                                                          \n
                                                        1. \n
                                                          \u041e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440 (DeltaP)<\/p>\n<\/li>\n
                                                        2. \n
                                                          \u041e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u044b \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430 (DeltaS)<\/p>\n<\/li>\n
                                                        3. \n
                                                          \u0421\u0432\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 (Delta)<\/p>\n<\/li>\n
                                                        4. \n
                                                          \u0412\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0441 \u043d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u0432\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n
                                                        5. \n
                                                          \u041c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b-\u0432\u043e \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440 \u0432 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043c \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0435 (GENETIC_FLOOR.FLOOR_SIZE)<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
                                                        6. \n
                                                          \u041f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0435\u043c \u0414\u041d\u041a \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0433\u043e \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0430 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
                                                        7. \n
                                                          \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong> <\/p>\n
                                                            \n
                                                          1. \n
                                                            \u041d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c GENETIC_FLOOR.MUTATED \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0414\u041d\u041a \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440 <\/p>\n
                                                              \n
                                                            1. \n
                                                              \u0412\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u0443\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 1\/20<\/p>\n<\/li>\n
                                                            2. \n
                                                              \u041c\u0443\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0433\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0438\u043f \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
                                                            3. \n
                                                              \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438, \u043d\u043e \u0441 \u0443\u0436\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430 (GENETIC_FLOOR.FLOOR_SIZE)<\/p>\n<\/li>\n
                                                            4. \n
                                                              \u0417\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u043a \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437 \u0411\u0430\u0437\u044b \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a> \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 FillFloor<\/p>\n<\/li>\n
                                                            5. \n
                                                              \u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430 \u0432 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 (FindBestFloor)<\/p>\n<\/li>\n
                                                            6. \n
                                                              \u041f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0435\u043c \u0414\u041d\u041a \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0433\u043e \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0430 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n
                                                              \u0421\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0414\u041d\u041a \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440 \u0438 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430<\/figcaption><\/figure>\n
                                                              \u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u043d\u0430 Python<\/h2>\n
                                                              import random  import copy import pprint from PIL import Image as IMG, ImageDraw, ImageFilter import requests  class FLAT_DNA():          Gens = {         # \u0422\u0438\u043f \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u044b         # E - \u0422\u043e\u0440\u0446\u0435\u0432\u0430\u044f \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u0430, S - \u0421\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u0430\u044f \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u0430         'Type': [['E', 'S'], 0.5],           # \u041f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430         # S - \u0421\u0442\u0443\u0434\u0438\u044f, 1k - 1 \u043a\u043e\u043c\u043d\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f, 2k - 2 \u043a\u043e\u043c\u043d\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f, 3k - 3 \u043a\u043e\u043c\u043d\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f         'Layout': [['S', '1k', '2k', '3k'], 0.5],     }          def __init__(self, DNA = None):          self.DNA = {             'Type' : random.choice(FLAT_DNA.Gens['Type'][0]),             'Layout' : random.choice(FLAT_DNA.Gens['Layout'][0])         }                  if DNA is not None:             for i in DNA.keys():               self.DNA[i] = DNA[i]              def __repr__(self):         return str(self.DNA)  class FLOOR():    def __init__(self, N):     self.N = N     self.Plan = []     for i in range(N):       self.Plan.append([FLAT_DNA({'Type' : 'S'}), []])     self.Plan[0][0].DNA['Type'] = 'E'     self.Plan[-1][0].DNA['Type'] = 'E'    # \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0414\u041d\u041a \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438 \u0438\u0437 \u0411\u0414 (\u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c)   def FillFloor(self):     for i in range(len(self.Plan)):       if self.Plan[i][0].DNA['Type'] == 'E':         flat = random.choice(DB_FlatType_Dict['\u0422\u043e\u0440\u0446\u0435\u0432\u0430\u044f'])         self.Plan[i][1].append(flat)         #print(flat)       if self.Plan[i][0].DNA['Type'] == 'S':         flat = random.choice(DB_FlatType_Dict['\u0420\u044f\u0434\u043e\u0432\u0430\u044f'])         self.Plan[i][1].append(flat)         #print(flat)      # \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0433\u0435\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0438 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430 \u0438 \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u0438   def FloorSquare(self):     self.Width = 0     self.Deep = 0     for i in range(len(self.Plan)):       self.Width += self.Plan[i][1][0]['properties']['\u0428\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430']['number']       self.Deep += self.Plan[i][1][0]['properties']['\u0413\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u0430']['number']     self.Square = self.Width * self.Deep    # \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u043a\u043e\u0439 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0435   def FloorPercent(self):     self.FloorPercent_Dict = {}     for g in FLAT_DNA.Gens['Layout'][0]:       if g not in self.FloorPercent_Dict.keys():         self.FloorPercent_Dict[g] = 0       for i in range(len(self.Plan)):         if self.Plan[i][0].DNA['Layout'] == g:           self.FloorPercent_Dict[g] += 1           for i in self.FloorPercent_Dict.keys():       self.FloorPercent_Dict[i] = self.FloorPercent_Dict[i]*100\/self.N    def GetPNG(self):     floor_img = IMG.new('RGB', (6000, 3000), color = 'white')     W = 0     for i in range(len(self.Plan)):       url = self.Plan[i][1][0]['properties']['Foto']['files'][0]['file']['url']       im = IMG.open(requests.get(url, stream=True).raw)       floor_img.paste(im, (int(W\/10), 0))       W += self.Plan[i][1][0]['properties']['\u0428\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430']['number']     floor_img.save(f'.\/floor_img.png')   class GENETIC_FLOOR():    FLOOR_SIZE = 10   NEWBORN = 20   MUTATED = 100   SURVIVERS = 1    # [Floors, Angle, Floor_width, Floor_deep, Room_S, Room_1k, Room_2k, Room_3k]   def __init__(self, data):     self.data = data     self.Generation = {}    def RunGenerations(self, N):     for i in range(N):       #print(f'--- \u041f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u2116{(i+1)} ---')       if hasattr(self, 'BestFloor'):         # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0435\u043c \u0432 \u043d\u0435\u0433\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f         self.BuildNewGeneration([self.BestFloor[0]])       else:         # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435         self.BuildNewGeneration()       # \u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u044b\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u043c \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438       self.FindBestFloor(GENETIC_FLOOR.SURVIVERS)       #print(f'\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u0432 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438: {self.Generation[0].Width}')       #print(f'\u041a\u043e-\u0432\u043e \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438: {len(self.Generation)}')     print(f'\u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440: {self.BestFloor[0].FloorPercent_Dict}, \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f: {self.BestDeltaP}\/{self.BestDeltaS}\/{self.BestDelta}, \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430: {self.BestFloor[0].Width}')       #print(f'\u041a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0435: {self.BestFloor[0].N}')      def BuildNewGeneration(self, Survivers_array=[]):     NewGeneration = {}     self.Generation = {}     index = 0      # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0438 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a \u043d\u043e\u0432\u043e\u043c\u0443 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e     for i in Survivers_array:         NewGeneration[index] = copy.deepcopy(i)         index += 1      # \u041c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0432 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0430\u0445 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f     for i in Survivers_array:       for k in range(GENETIC_FLOOR.MUTATED):         for p in range(len(i.Plan)):           if i.Plan[p][0].DNA['Type'] == 'E':             if random.randint(1, 20) == 5:               flat = random.choice(DB_FlatType_Dict['\u0422\u043e\u0440\u0446\u0435\u0432\u0430\u044f'])               i.Plan[p][1][0] = flat               #print(f'\u041c\u0443\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u043e\u0440\u0446\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u044b')           if i.Plan[p][0].DNA['Type'] == 'S':             if random.randint(1, 20) == 5:               flat = random.choice(DB_FlatType_Dict['\u0420\u044f\u0434\u043e\u0432\u0430\u044f'])               i.Plan[p][1][0] = flat               #print(f'\u041c\u0443\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0440\u0430\u0434\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u044b')         NewGeneration[index] = i         index += 1      # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043a \u043d\u043e\u0432\u043e\u043c\u0443 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e     for i in range(GENETIC_FLOOR.NEWBORN):       N_new = GENETIC_FLOOR.FLOOR_SIZE + random.randint(-3, 4)       if N_new<=0:         N_new = 1       floor1 = FLOOR(N_new)       floor1.FillFloor()       NewGeneration[index] = floor1       index += 1      self.Generation = copy.deepcopy(NewGeneration)    def FindBestFloor(self, N=1):     DeltaP = 1000000 # \u041e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c     DeltaS = 1000000 # \u041e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u0438     Delta = 1000000 # \u041e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435     #Delta_array = []     BestFloor = []     for i in self.Generation.keys():       g = self.Generation[i]       # \u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u043a\u0443       g.FloorPercent()       # \u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u043b\u0438 \u0433\u0435\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u044e       g.FloorSquare()       # \u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438       DeltaP_tmp = self.CampareFloorPercent({'S': self.data[4], '1k': self.data[5], '2k': self.data[6], '3k': self.data[7]}, g.FloorPercent_Dict)       # \u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u0428\u0438\u0440\u0438\u043d\u044b \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430       DeltaS_tmp = abs(g.Width - self.data[2])       # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0441\u0432\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435       Delta_tmp = DeltaP_tmp + DeltaS_tmp \/ 1500       if Delta_tmp < Delta:         BestFloor.insert(0, g)         DeltaP = DeltaP_tmp         DeltaS = DeltaS_tmp         Delta = Delta_tmp         #Delta_array.append(Delta_tmp)     self.BestFloor = BestFloor     self.BestDelta = Delta     self.BestDeltaP = DeltaP     self.BestDeltaS = DeltaS     GENETIC_FLOOR.FLOOR_SIZE = self.BestFloor[0].N     def CampareFloorPercent(self, d1, d2):     Delta = 0     for i in d1.keys():       Delta += abs(d1[i] - d2[i])     return Delta<\/code><\/pre>\n
                                                              \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430<\/h2>\n
                                                              \u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435: [1, 0, 60000, 10000, 10, 60, 30, 0] \u0418\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0435\u0442... \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440: {'S': 12.5, '1k': 62.5, '2k': 25.0, '3k': 0.0}, \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f: 10.0\/5350\/13.566666666666666, \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430: 54650 \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430: 54650 \u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435: [1, 0, 60000, 10000, 10, 60, 30, 0] \u0418\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0435\u0442... \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440: {'S': 12.5, '1k': 62.5, '2k': 25.0, '3k': 0.0}, \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f: 10.0\/800\/10.533333333333333, \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430: 59200 \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u0436\u0430: 59200 \u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435: [1, 0, 60000, 10000, 10, 60, 30, 0] \u0418\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0435\u0442... \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440: {'S': 7.142857142857143, '1k': 57.142857142857146, '2k': 28.571428571428573,<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-332949","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/332949","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=332949"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/332949\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=332949"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=332949"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=332949"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}