2014 Multi-University Training Contest 1

本文提供了2014年多校联合训练赛第一场的详细解题报告,涵盖了从A到J的问题,包括耦合问题、最小K路径覆盖、概率动态规划等算法题目的解析。
2014 Multi-University Training Contest 1




A. HDU 4861 Couple doubi

B. HDU 4862 Jump

C. HDU 4863

D. HDU 4864 Task

E. HDU 4865 Peter's Hobby
概率DP 
题目大意:有三种天气和四种湿度,给出在每种天气下四种湿度的概率,和天气之间的转移概率,现在给出一个n天的湿度序列,要求给出一个概率最大的天气序列。
思路:很简单的概率DP,转移概率和状态概率都给好了,设dp[i][j]表示第i天是第j种天气的最大概率,然后pre[i][j]来记录序列顺序。
假设第i-1天是第j1种天气,第i天是j2种天气,天气转移概率为p1[j1][j2],第i天的湿度为x,在第j2种天气下x湿度的概率为p2[j2][x],则有:
dp[i][j2]=max(dp[i-1][j1]*p1[j1][j2]*p2[j2][x]),记录最大值是由哪一个j1转移过来的,用pre[i][j2]记录。最后求得最大的dp[n][j],根据pre数组输出路径即可。

F. HDU 4866

G. HDU 4867

H. HDU 4868

I. HDU 4869 Turn the pokers

J. HDU 4870 Rating

K. HDU 4871

(持续更新中)
Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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