POJ2490 Pimp My Ride 状压DP

本文介绍了解决POJ2490问题的状态压缩动态规划方法。通过遍历二进制表示的所有状态,利用状态转移方程求解最优值。适用于算法竞赛中的最优化问题。

POJ2490 Pimp My Ride

/*状压DP 遍历二进制表示的所有状态dp[(1<<n)-1]为最优值
状态转移方程:dp[k|(1<<i)]=min(dp[k|(1<<i)],dp[k]+sum)
657MS	 508K	
*/
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int MAX=15;
const int INF=0x3f3f3f3f;
int a[MAX][MAX],dp[1<<MAX];
int main ()
{
    int case_=0,case_num,n;
    scanf ("%d",&case_num);
    while (++case_<=case_num)
    {
        memset(dp,INF,sizeof (dp));
        scanf ("%d",&n);
        for (int k=0;k<n;k++)
            for (int i=0;i<n;i++)
            scanf ("%d",&a[k][i]);
        dp[0]=0;
        for (int k=0;k<(1<<n);k++)//遍历二进制000~111的所有状态
            for (int i=0;i<n;i++)
            {
                if ((k&(1<<i))==0)//判断i+1位是否为0
                {
                    int sum=a[i][i];
                    for (int j=0;j<n;j++)//判断其余位是否为0
                        if ((k&(1<<j))>0)//注意为>0
                            sum+=a[i][j];
                    dp[k|(1<<i)]=min(dp[k|(1<<i)],dp[k]+sum);//k|1<<i所能达到的最优值
                }
            }
        printf ("Scenario #%d:\nYou have officially been pimped for only $%d\n\n",case_,dp[(1<<n)-1]);
    }
    return 0;
}

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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