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)
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
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