HDU 3045 Picnic Cows【dp斜率优化】

本文介绍了一种使用动态规划解决特定问题的方法,通过状态转移方程实现最优解的求解,并提供了完整的AC代码实现。

 思路:

        首先排序

        状态转移方程:dp[i]=min{dp[j]+(sum[i]-sum[j])-a[j+1]*(i-j)}

        AC代码:

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#define N 400010
_int64 dp[N],sum[N],a[N];
int q[N];
int n,T;
int head,tail;
int cmp(const void *a,const void *b)
{
    return *(int *)a-*(int *)b;
}
_int64 getDP(int i,int j)
{
     return dp[j]+(sum[i]-sum[j])-a[j+1]*(i-j);
} 
_int64 getUP(int j,int k)
{
      return dp[j]-sum[j]+a[j+1]*j-(dp[k]-sum[k]+a[k+1]*k);
}
_int64 getDOWN(int j,int k)
{
      return  a[j+1]-a[k+1];
}
int main()
{
	int i,j;
	while(scanf("%d%d",&n,&T)!=-1)
	{
	    for(i=1;i<=n;i++)
			scanf("%d",&a[i]);
		qsort(a+1,n,sizeof(a[1]),cmp);
		sum[0]=0;
		for(i=1;i<=n;i++)
			sum[i]=sum[i-1]+a[i];
        dp[0]=0;
		head=tail=0;
		q[tail++]=0;
		for(i=1;i<=n;i++)
		{
		   while(head+1<tail&&getUP(q[head+1],q[head])<=i*getDOWN(q[head+1],q[head]))
			   head++;
		   dp[i]=getDP(i,q[head]);
		   j=i-T+1;
		   if(j<T)continue;
		   while(head+1<tail&&getUP(q[tail-1],q[tail-2])*getDOWN(j,q[tail-1])>=getUP(j,q[tail-1])*getDOWN(q[tail-1],q[tail-2]))
			   tail--;
		   q[tail++]=j;
		}
		printf("%I64d\n",dp[n]);
	}
    return 0;
}


     

       

计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略,并提供了基于Matlab的代码实现。研究聚焦于在高渗透率可再生能源接入背景下,如何协调微电网内部分布式电源、储能系统与大规模电动汽车充电负荷之间的互动关系,通过引入需求侧响应机制,建立多目标优化调度模型,实现系统运行成本最小化、可再生能源消纳最大化以及电网负荷曲线的削峰填谷。文中详细阐述了风电出力不确定性处理、电动汽车集群充放电行为建模、电价型与激励型需求响应机制设计以及优化求解算法的应用。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、微电网、电动汽车等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①用于复现相关硕士论文研究成果,深入理解含高比例风电的微电网优化调度建模方法;②为开展电动汽车参与电网互动(V2G)、需求侧响应等课题提供仿真平台和技术参考;③适用于电力系统优化、能源互联网、综合能源系统等相关领域的教学与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑与算法实现细节,同时可参考文档中提及的其他相关案例(如储能优化、负荷预测等),以拓宽研究视野并促进交叉创新。
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