2016CCPC宁波总决赛

参加了宁波的编程比赛,初次体验打铁。比赛前参观了宁波博物馆,正式比赛中面对强大的对手,团队尽力应对,虽未能晋级但仍积累了宝贵经验。

这次是真·宁波四日游,打了人生第一块铁。。。没去之前就想了,能进决赛就不错了,本来出线的时候排名就不是很靠前,就没有奢望什么。2016年最后一场比赛以打铁告终,想想也是好事,激励自己继续奋斗吧。


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正式赛前:

话说这次比赛的战线也是很长哇,24号到了浙江大学宁波理工学院报道,然后25号组团旅游参观宁波博物馆。。。下午没跟大部队去找同学玩了。。。

26号上午就是开幕式还有宣讲会了,到了赛场之后,观察一下周边的队伍,发现除了我们,都是大佬了,发现右边的队伍就是传说中的DDF(然而他们上午并没有来参加开幕式和宣讲会),周围还有各种其他的大佬,像什么武汉大学,中山大学,北邮,电子科技大学。。。。吓得本萌新瑟瑟发抖。坐在第一排,近距离的看见了又一个传说中的人物--岛娘。下午是热身赛,终于看到了DDF的三人,虽然以前就见过,但是从来没有这么近距离的%这三个大佬。然后热身赛的前两题DDF轻松的就过了,然后第三题的时候他们费了一点劲,在最后他们快要做出来的时候,后面已经围了一群人在拍照了,最后他们终于交了一发,然后人们纷纷拍照,准备记录AC的时刻,结果CE了。。。然后他们不知道又改了什么再一发AC了,随后全场响起的掌声。大佬们收拾东西华丽退场。


正式赛:

26号一天给我的感受就是这赛场怎么这么冷,然后比赛的时候要在那里坐一天,那不都冻傻了?。。。

开赛之后我拿到第一题开始翻译,结果队友发现昨天的代码竟然还在?!安静然后怒敲了个A题,交上去RE了。。。结果学长说我好像没开数组呀,结果发现是昨天的代码没删完。。。。

然后翻译了B题,一开始感觉没什么思路,稍微想一下发现榜上J题和L题已经出来了,看一眼感觉L题比较短一些,先翻译L题,看的一脸懵逼的夏令时,到底这个时间是怎么变的,一队人根据样例猜出了大概的意思,然后队友就开始根据日历把所有的3月的第二个星期天和11月的第一个星期天全部打表打出来,我在此期间又把J题翻译了,发现J题就是一个简单的模拟,然后学长把L题写完之后纠结到底时间的边界到底算不算,纠结了一会交上去发现wa了,不知道是表打错了还是边界的问题,花了好长时间把表又确认了一遍,确定表没有问题,然后把边界去掉,发现还是wa了,然后就不敢交了。然后把代码打印下来队友继续debug,我乘机上去把J题给A了。然后之后又纠结了一下,把L题下面的那个边界也去掉再交一发,结果AC了。。。

然后学长说他B题有思路上,上去试一下,采用了先贪心后二分的方法。。。结果wa了。。。改了一下试了几组数据又过了,再交一发还是wa,然后我又出了一个数据,结果直接把他的程序给干掉了。。。然后又改变了方法,能过我这个数据了,结果交上去T了,真是有毒,然后中间又改了好几遍,不停的wa和T交替。。。

在这个过程中,我和cds讨论了一波H题,发现是一个状压DP,然后学长的B题做了很久没出来,cds说我上去搜一波H,结果爆搜直接过去了。。。。说好的状压DP呢。。。

之后我们又做了很久的B题,到封榜后还是没有结果,发现如果不再出一题就是铁了。。。其实我们早早的就翻译了过了很多人的G题,然而没有思路,还剩半小时的时候cds说能不能每找一条边就求一下最短路,这样就能找到环了,我们大致地算了一下复杂度,发现好像有点悬,然而就剩半小时了,不敢去尝试这个没把握的题了,就继续的各种改B题。最后发现I题怎么也过这么多人,迅速的翻译了一下,可能是因为时间太紧迫了,没思路(然而我出了赛场突然想到了最短路)。一直到最后一秒,和前两场一样,卡在一题上,最后也没有过。稳铁。


小结:

这次真的是又长了一波经验,真是有舍才能有得,我们应该尽早地放弃B题,然后转而攻H题和I题,说不定都能过(每次都是说不定。。。)。总得来说还是太弱了。。。

【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开,利用Matlab代码实现优化模型,旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电,降低电网负荷波动,提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想与遗传算法NSGA-II,兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标,构建了科学合理的数学模型,并通过仿真验证了方法的有效性与实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径,便于复现与进一步研究。; 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、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度;②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究;③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与算法实现过程,重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制,同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析,以深化对优化策略的理解。
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