模拟高精~*w*~

以拓展斐波那契数为例
int main()
 {   
    int a[104][104];
	int n;
	cin>>n;
	memset(a,0,sizeof(a));
	a[0][0]=0;
	a[1][0]=0;
	a[2][0]=1;
	for(int i=3;i<=n;i++)
	{
		for(int j=0;j<=100;j++)
		a[i][j]=a[i-1][j]+a[i-2][j];
		for(int j=0;j<=100;j++)
		if(a[i][j]>=10)
		{
			a[i][j+1]+=a[i][j]/10;
			a[i][j]=a[i][j]%10;
		}
		
	}
	int t=100;
	while(a[n][t]==0&&t>0)t--;
	for(int i=t;i>=0;i--)
	cout<<a[n][i];
	return 0;
	
 }


### **基于全局车流优化的高速公路硬路肩动态开放联控方案** --- #### **一、核心目标** 1. **全局拥堵最小化**:通过动态开放硬路肩平衡路网流量,避免局部优化导致下游拥堵。 2. **协同决策**:结合下一路段硬路肩状态及车流预测,防止开放后引发连锁拥堵。 3. **安全优先**:确保应急车辆通行权,符合法规要求。 --- ### **二、系统架构与多层级逻辑** #### **1. 数据感知层** - **智能锥桶集群**: - **功能**: - 实时检测本路段车流密度、速度(毫米波雷达+激光雷达)。 - 通过V2X与相邻路段锥桶共享数据(如下游500米处占有率)。 - **专利技术适配**: - 点云配准(专利CN 119846608 A)确保检测精度,剔除异常数据(如施工干扰)。 - **路侧设备**: - 激光雷达:全局扫描,识别合流冲突点。 - 气象传感器:检测雨雾天气,动态调整开放策略(如雨天缩短开放时长)。 #### **2. 决策优化层** - **全局优化逻辑**: - **输入**: - 当前路段车流(流量\(Q\)、速度\(v\)、密度\(ρ\))。 - 下游路段硬路肩状态(开放/关闭/不可用)。 - 预测模型输出(如未来5分钟车流变化)。 - **优化模型**: - **目标函数**: \[ \min \sum_{i=1}^{n} (w_1 \cdot \text{Congestion}_i + w_2 \cdot \text{EmergencyRisk}_i) \] - \( \text{Congestion}_i \):路段\(i\)的拥堵指数(基于密度与速度)。 - \( \text{EmergencyRisk}_i \):应急车道占用风险(专利中的匹配得分\(M\)校验)。 - **约束条件**: 1. 下游路段无硬路肩时,当前路段开放需确保车流可被主线吸收。 2. 开放后下游密度增量\( \Delta ρ < \text{阈值} \)(如15辆车/公里)。 - **动态信号控制**: - **红绿灯映射规则**: | **信号** | **硬路肩状态** | **联动动作** | |----------|-------------------------|---------------------------------------| | **绿灯** | 开放通行 | 锥桶移位,LED绿箭头,VMS提示“允许驶入” | | **黄灯** | 预关闭(清空) | 锥桶黄闪,上游匝道信号灯延长红灯 | | **红灯** | 关闭(仅应急) | 锥桶复位,电子围栏激活 | - **SCATS/SCOOT适配**: - **SCATS式占有率控制**: - 开放条件:\( ρ_{\text{当前}} > 80\% \) **** \( ρ_{\text{下游}} < 60\% \)。 - **SCOOT式周期优化**: - 根据车流波速(\( v_{\text{wave}} = \frac{Q_{\text{in}} - Q_{\text{out}}}{ρ_{\text{in}} - ρ_{\text{out}}} \))调整开放时长。 #### **3. 执行与反馈层** - **智能锥桶执行**: - **开放阶段**: 1. AGV底盘横向移动1.5米扩展车道。 2. 激光雷达验证合流安全(专利中的方向激活值\(H_t\)校验)。 - **关闭阶段**: 1. 通过匹配得分\(M\)确认车辆清空。 2. 若检测到滞留车辆,联动路侧机器人牵引至应急区。 - **全局协同**: - 与相邻路段控制中心共享决策,避免“开放-关闭”振荡。 --- ### **三、关键技术创新** #### **1. 下游拥堵预防机制** - **逻辑**: - 若下游无硬路肩或\( ρ_{\text{下游}} > 70\% \),即使当前路段拥堵也不开放。 - **替代方案**:触发上游匝道管控(如匝道信号灯红灯限流)。 - **专利技术支撑**: - 多锥桶数据融合(专利中的传感器权重\(w_i\))提升下游检测可靠性。 #### **2. 动态优先级调整** - **应急车辆优先**: - 检测到救护车/消防车时,强制切换红灯并清空硬路肩(专利中的异常点剔除算法)。 - **货车限制**: - 摄像头识别货车,禁止其驶入硬路肩(避免低速阻塞)。 #### **3. 强化学习优化** - **模型训练**: - 历史数据训练DQN模型,优化开放时长与匝道控制策略。 - **实时决策**: - 输入当前车流状态,输出动作(开放/关闭/匝道调节)。 --- ### **四、应用案例** #### **场景:连续路段协同控制** 1. **检测**: - 当前路段(A)密度85%,下游路段(B)密度50%且有硬路肩。 2. **决策**: - 开放A段硬路肩,同步缩短B段绿灯时长(减少合流冲突)。 3. **执行**: - A段锥桶绿灯开放,B段锥桶黄灯预警。 4. **反馈**: - 监测B段密度,若10分钟内升至65%,则关闭A段硬路肩。 --- ### **五、优势对比** | **指标** | 传统局部控制 | 本方案(全局优化) | |------------------|--------------------------|-------------------------------| | **拥堵传递风险** | 高(下游易连锁拥堵) | 低(下游状态约束) | | **应急响应** | 手动切换 | 自动优先清空(专利匹配得分) | | **资源利用率** | 硬路肩利用率≤60% | 利用率>90%(强化学习优化) | --- ### **六、总结** 本方案通过**全局车流建模 + 多路段协同决策 + 智能锥桶精准控制**,实现了硬路肩动态开放的全局最优: 1. **拥堵最小化**:结合下游状态与预测模型,避免局部解引发全局问题。 2. **安全合规**:专利技术保障应急功能,AI识别规避高风险操作。 3. **扩展性**:可集成至城市快速路、隧道等复杂场景,形成标准化联控协议。 **未来方向**:与高精地图、自动驾驶系统深度耦合,实现“车道级”动态资源分配。结合以上技术的表述给出这个方案实现的四大步骤,要求涵盖数据采集以及什么什么
07-22
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域,自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具,能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架,它将原本分散在单个或多个节点上独立运行的任务串联起来,实现复杂流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一,推动了Jenkins从持续集成(CI)向持续交付(CD)及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下: 登录Jenkins,点击“新建项”,选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述,点击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心,用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例: 在上述脚本中,定义了四个阶段:Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline,我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署,从而提高项目的整体质量和可靠性。
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