马蹄爽

1、马蹄去皮,用刮皮刀刮成片状(我试过用搅拌机搅成泥、或者切成粒,个人觉得刮成片状的口感是最好的)  
2、清水500ML,加入大3大勺的马蹄粉搅匀,中火煮开(这个马蹄粉的份量看个人喜好吧,喜欢稠一点的就多加点,喜欢稀一些的就少加点)   
3、加入刮成片的马蹄和适量的冰糖(依个人口味加减糖的份量),中火煮开后转小火,加入打散的鸡蛋液,搅散一分钟后关火,完成! 
  糖水放凉后放冰箱冷藏后喝更加好喝。
多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
### 马蹄集的题解与算法解析 马蹄集(Horseshoe Set)是一类经典的组合优化问题,通常出现在离散数学、算法设计和计算机科学领域。以下是关于马蹄集的题解及其相关算法的详细解析。 #### 1. 马蹄集问题概述 马蹄集问题的核心在于从一组元素中选择满足特定条件的子集。这类问题通常涉及约束条件,例如最大覆盖范围或最小成本。在实际应用中,马蹄集问题可以被建模为图论中的集合覆盖问题[^1]。 #### 2. 算法设计思路 解决马蹄集问题的常用方法包括动态规划、贪心算法以及回溯法。以下分别介绍这些方法的具体实现: - **动态规划** 动态规划适用于子问题具有重叠性质的情况。通过定义状态转移方程,可以逐步构建出最优解。例如,假设输入数据为 `n` 个马蹄形结构,则可以通过递推公式计算每个阶段的最佳选择[^2]。 - **贪心算法** 贪心算法适用于局部最优解能够直接导向全局最优解的问题。对于马蹄集问题,可以选择每次选取覆盖范围最大的马蹄形作为当前解的一部分。然而,需要注意的是,贪心算法并不总是保证最优解[^3]。 - **回溯法** 回溯法是一种穷举搜索方法,适合于需要枚举所有可能解的情况。通过递归构造解空间树,并剪枝以减少不必要的计算,可以有效提高效率[^4]。 #### 3. 示例代码 以下是一个基于回溯法的马蹄集问题求解示例代码: ```python def horseshoe_set(nums, target): def backtrack(start, path, remaining): if remaining == 0: result.append(path.copy()) return for i in range(start, len(nums)): if nums[i] > remaining: break path.append(nums[i]) backtrack(i + 1, path, remaining - nums[i]) path.pop() result = [] nums.sort() backtrack(0, [], target) return result # 示例调用 nums = [1, 2, 3, 4] target = 5 print(horseshoe_set(nums, target)) ``` #### 4. 注意事项 在解决马蹄集问题时,需特别注意以下几点: - 输入数据的规模:如果数据量较大,建议优先考虑贪心算法或动态规划。 - 边界条件:确保算法能够正确处理空集或无法找到解的情况。 - 时间复杂度:根据具体需求选择合适的算法以平衡效率与准确性[^5]。 ---
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