SSL-ZYC 1616 1762 工厂的烦恼

本文介绍了一种使用Floyd算法解决某工厂寻找消耗原材料最大的生产线的方法。通过将问题转化为求解有向图中的最长路径问题,实现了成本优化的目标。

题目大意:
 某工厂发现厂里的机器在生产产品时要消耗大量的原材料,也就是说,有大量的原材料变成了废物。因此厂里想找出消耗原材料最大的一条生产线路进行改造,以降低成本。厂里的生产线路是一个有向无环网络,有N台机器分别代表网络中的N个结点。弧< I,j >(i < j)表示原材料从机器i传输到机器j的损耗数量。
比如:
这里写图片描述
这个流水线中,耗材最大的是6->3->4->5,一共耗材4+1+6=11


思路:
这道题是一个最短路径问题,值得注意的是,它是一个有向图,也就是说,上图点1可以到点2,但是点2不能到点1!
然后,由于这道题需要求出每一个点到另外一个点的耗材,所以要用Floyed算法。

然后,这虽然是一道最短路径问题,但是我们要求的是耗材最大的流水线,而不是最少的一条!所以所谓的“最短路径问题”就变成了“最长路径问题”!


代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
using namespace std;
int f[101][101],n,m,maxn;

int main()
{
    int x,y,q;
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for (int i=1;i<=m;i++)
    {
        scanf("%d%d%d",&x,&y,&q);
        f[x][y]=q;  //记录流水线以及耗材 
    }
    for (int k=1;k<=n;k++)
     for (int i=1;i<=n;i++)
      for (int j=1;j<=n;j++)  //Floyed算法
       if (f[i][j]<f[i][k]+f[k][j]&&i!=j&&j!=k&&k!=i&&f[i][k]!=0&&f[k][j]!=0)  //如果有耗材更多的一条流水线而且符合要求 
        f[i][j]=f[i][k]+f[k][j];
    maxn=0;
    for (int i=1;i<=n;i++)
     for (int j=1;j<=n;j++)
      if (maxn<f[i][j]) maxn=f[i][j];  //寻找耗材最多的流水线 
    printf("%d\n",maxn);  //输出不解释 
    return 0;
}
【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集与关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性与优化方向。
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