未完成作业

本文提供了一系列算法练习题目,包括分治法、动态规划及图论等方向。覆盖了比赛常用题型,适合准备竞赛的同学进行实战训练。

分治:1.一元三次方程求解 1015

      2.循环比赛日程表

      3.求方程的根

      5.黑白棋子的移动 1310

      6.光荣的梦想  2323

      7.小车问题 1668

      8.方程分f(x)的根 

      9.求逆序对 1198

      10.循环比赛

      11.二分查找 1135

      12.麦森数 1030

 

动态规划:挖地雷

          取数字问题:搜索

          最佳浏览路线问题(normal)

          多米诺骨

          苹果

 

图论基础:求连通分量(广搜)

          连通图(广搜)

          最小生成树Ⅱ

          【模版】最小生成树(洛谷)

          商店选址问题(dij)

           小萨的烦恼

 

纪中比赛:

          2018.07.07:B组——【GDOI】寻宝之旅

          2018.07.08:B组——Theresa与数据结构、压力、分数

          2018.07.10:B组——【JSOI2013】吃货JYY、【NOI2013模拟】坑带的树

          2018.07.11:B组——【NOIP2015模拟10.22】WTF交换

          2018.07.12:B组——【NOIP2015模拟10.27】魔法阵

          2018.07.13:B组——【GDOI2016模拟】作业分配、【GDOI2016模拟】识别子串、【NOIP2013模拟】终极武器

          2018.07.15:B组——【GDOI2016模拟3.11】矩形、【GDOI2016模拟3.11】游戏、【GDOI2016模拟3.11】小行星

 

日常:

     洛谷 3252  3651

     POJ 2373

     TYVJ 1305

     BZOJ 2457

 

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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