日志5:dp——投资的最大效益

文章讨论了使用动态规划解决约翰先生如何在给定债券类型和初始资产下,经过n年投资实现总资产最大化的实际问题。

Background

约翰先生获得了一大笔遗产,他暂时还用不上这一笔钱,他决定进行投资以获得更大的效益。银行工作人员向他提供了多种债券,每一种债券都能在固定的投资后,提供稳定的年利息。当然,每一种债券的投资额是不同的,一般来说,投资越大,收益也越大,而且,每一年还可以根据资金总额的增加,更换收益更大的债券。

Description

例如:有如下两种不同的债券:

  1. 投资额 \4000,年利息,年利息\400400;
  2. 投资额 \3000,年利息,年利息\250250。

初始时,有 \10000的总资产,可以投资两份债券1债券,一年获得的总资产,可以投资两份债券1债券,一年获得\800800 的利息;而投资一份债券 1 和两份债券 2,一年可获得 \900的利息,两年后,可获得的利息,两年后,可获得\18001800 的利息;而所有的资产达到 \11800,然后将卖掉一份债券2,换购债券1,年利息可达到,然后将卖掉一份债券2,换购债券1,年利息可达到\10501050;第三年后,总资产达到 \12850,可以购买三份债券1,年利息可达到,可以购买三份债券1,年利息可达到\12001200,第四年后,总资产可达到 \14050。现给定若干种债券、最初的总资产,帮助约翰先生计算,经过。现给定若干种债券、最初的总资产,帮助约翰先生计算,经过n$ 年的投资,总资产的最大值。

Input

第一行为三个正整数 �,�,�s,n,d,分别表示最初的总资产、年数和债券的种类。

接下来 �d 行,每行表示一种债券,两个正整数 �,�a,b 分别表示债券的投资额和年利息。

Output

仅一个整数,表示 �n 年后的最大总资产。

Sample 1

InputcopyOutputcopy
10000 4 2
4000 400
3000 250
14050

Hint

对于 100%100% 的数据,1≤�≤1061≤s≤106,2≤�≤402≤n≤40,1≤�≤101≤d≤10,1≤�≤1041≤a≤104,且 �a 是 10001000 的倍数,�b 不超过 �a 的 10%10%。

#include<bits/stdc++.h>
#define endl '\n'
using namespace std;
const int N=1e5;
int s,n,d;
int dp[N];//剩余本金的最大利息
int max0;//本金
int a[N],b[N];
//投资额   利息
int main(){
    ios::sync_with_stdio(false),cin.tie(nullptr),cout.tie(nullptr);
    cin>>s>>n>>d;
    for(int i=1;i<=d;i++)
    {
        cin>>a[i]>>b[i];
    }
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        int m=s/1000;
        for(int j=1;j<=d;j++)
        {
            for(int k=m-(a[j]/1000);k>=0;k--)
            {
                dp[k]=max(dp[k],dp[k+(a[j]/1000)]+b[j]);
                max0=max(max0,dp[k]);
            }
        }
        s+=max0;
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        max0=0;
    }
    cout<<s<<'\n';
    return 0;
}

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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