dijkstra

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int INF=1000000;
int v,e,S,G;
int E[100][100];
int d[100];//i到源点最短距离 
bool used[100];//是否已经计算过 

int djst(){
    fill(d,d+100,INF);
    fill(used,used+100,false);

    d[S]=0;
    while(true){
        int minv=-1;
        for(int i=0;i<v;i++){//找最小距离点 
            if(!used[i] && (minv==-1 || d[minv]>d[i])) minv=i;
        }
        if(minv==-1) break;
        used[minv]=true;
        for(int i=0;i<v;i++){
            if(E[minv][i] && d[i]>d[minv]+E[minv][i]) d[i]=d[minv]+E[minv][i];//更新 
        }
        cout<<d[minv]<<" ";
    }
    return d[G];

}


int main(){
    cin>>v>>e>>S>>G;
    for(int i=0;i<v;i++){
        for(int j=0;j<v;j++){
            E[i][j]=INF;
        }
    }
    for(int i=0;i<e;i++){
        int s,t,cost;
        cin>>s>>t>>cost;
        E[s][t]=cost;
        E[t][s]=cost;
    }   
    cout<<djst();
    return 0;
}
内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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