P1993 小K的农场

差分约束的模版题,建图我们选择 a b c 代表 v(b) - v(a) <= -c 建图,然后注意到在区间 [ i , i + 1] 里面,有 v(i + 1) - v(i) <= 1

且 v(i) - v(i + 1) <= 0,这样建图,可以保证整张图的联通性,然后spfa跑图上最短路(有负权边),如果存在负环,则方程无解,否则若存在最短路,则必定有解,据说递归spfa跑负环特别快(逃。

代码如下:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long LL;
typedef pair<int,int> Pi;
typedef unsigned long long ULL;
int gcd(int a,int b){if (b == 0) return a; return gcd(b , a%b);}
int lcm(int a, int b){ return a/gcd(a,b)*b;}
inline int read(){
    int f = 1, x = 0;char ch = getchar();
    while (ch > '9' || ch < '0'){if (ch == '-')f = -f;ch = getchar();}
    while (ch >= '0' && ch <= '9'){x = x * 10 + ch - '0';ch = getchar();}
    return x * f;
}
const int maxn = 1e5 + 10;
int n,m,tot;
int head[maxn],dis[maxn],vis[maxn],cnt[maxn];
int q[maxn*10],l,r;
struct _edge {
    int to,nex,w;
}edge[maxn];
void add(int u,int v,int w){
    edge[tot].to = v;
    edge[tot].w = w;
    edge[tot].nex = head[u];
    head[u] = tot++;
}
int _spfa(int u){
    vis[u] = 1;
    for (int i=head[u]; ~i; i = edge[i].nex) {
        int v = edge[i].to;
        if (dis[v] > dis[u] + edge[i].w){
            dis[v] = dis[u] + edge[i].w;
            if (vis[v]) return 0;
            if (!_spfa(v)) return 0;
        }
    }
    vis[u] = 0;
    return 1;
}
int main(){
   // freopen("/Users/chutong/data.txt", "r", stdin);
    n = read(); m = read();
    memset(head, -1, sizeof(head));
    for (int i=1; i<=m; i++) {
        int tag = read();
        if (tag == 1){
            int a = read(),b = read(),c = read();
            add(b, a, -c);
        }else if (tag == 2){
            int a = read(),b = read(),c = read();
            add(a, b, c);
        }else if (tag == 3){
            int a = read(),b = read();
            add(a, b, 0); add(b, a, 0);
        }
    }
    for (int i=1; i<=n; i++)
        add(0, i, 0);
    for (int i=1; i<=n; i++)
        dis[i] = INT_MAX;
    if (!_spfa(0)) puts("No");
    else puts("Yes");
    return 0;
}


(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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