[BZOJ 3963][WF2011]MachineWorks:CDQ分治|DP斜率优化

本文介绍了一种利用斜率优化DP结合CDQ分治解决特定问题的方法。通过将点按时间排序并使用上凸壳进行优化,解决了包含复杂约束条件的问题。文章详细解释了算法实现过程及注意事项。

点击这里查看原题

把所有点按时间排好序,得到方程:

f[i]=max{f[j]-p[j]+r[j]+g[j]*(d[i]-d[j]-1)}

设x[j]=g[j],y[j]=f[j]-p[j]+r[j]-g[j]*(d[j]+1),则:

y[j]=-d[i]*x[j]+f[i]

于是维护一个上凸壳进行斜率优化。
但是由于凸壳中的点需要按x坐标排好序,因此需要进行CDQ分治,左区间按x坐标排序维护上凸壳,右区间按时间排序进行更新即可。
需要额外注意的是本题有一些坑:
1.叉乘会爆long long,因此要用double
2.凸壳中可能一个点都没有,因此不一定每次都能更新

/*
User:Small
Language:C++
Problem No.:3963
*/
#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
#define inf 999999999
using namespace std;
const int M=1e5+1e2;
const double eps=1e-10;
ll n,c,d;
ll f[M];
int dcmp(double a){
    return fabs(a)<eps?0:(a<0?-1:1);
}
struct no{
    ll d,p,r,g;
    bool operator<(const no b)const{
        return d<b.d;
    }
}a[M];
struct point{
    ll x,y;
    bool operator<(const point b)const{
        return x==b.x?y<b.y:x<b.x;
    }
}p[M],stk[M];
point operator-(point a,point b){
    return (point){a.x-b.x,a.y-b.y};
}
double cross(point a,point b){
    return 1.0*a.x*b.y-1.0*a.y*b.x;
}
ll cal(int i,point p){
    return a[i].d*p.x+p.y;
}
void cdq(int l,int r){
    if(l==r){
        f[l]=max(f[l],f[l-1]);
        return;
    }
    ll mid=l+r>>1;
    cdq(l,mid);
    ll m=0,tp=0;
    for(int i=l;i<=mid;i++)
        if(f[i]>=a[i].p) p[++m]=(point){a[i].g,f[i]-a[i].p+a[i].r-a[i].g*(a[i].d+1)};
    sort(p+1,p+m+1);
    for(int i=1;i<=m;i++){
        while(tp>1&&dcmp(cross(stk[tp]-stk[tp-1],p[i]-stk[tp-1]))>=0) tp--;
        stk[++tp]=p[i];
    }
    for(int i=mid+1,j=1;i<=r;i++){
        while(j<tp&&cal(i,stk[j])<=cal(i,stk[j+1])) j++;
        if(j<=tp) f[i]=max(f[i],cal(i,stk[j]));
    }
    cdq(mid+1,r);
}
void solve(){
    for(int i=1;i<=n;i++)
        scanf("%lld%lld%lld%lld",&a[i].d,&a[i].p,&a[i].r,&a[i].g);
    a[++n]=(no){d+1,0,0,0};
    for(int i=1;i<=n;i++) f[i]=0;
    sort(a+1,a+n+1);
    cdq(1,n);
}
int main(){
    freopen("data.in","r",stdin);//
    int kase=0;
    while(scanf("%lld%lld%lld",&n,&f[0],&d)==3&&(n+f[0]+d)){
        solve();
        printf("Case %d: %lld\n",++kase,f[n]);
    }
    return 0;
}
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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