POJ1837

这道题的做法是:用dp[i][j]表示挂满前i个钩码后平衡度为j的方法数,所以对于每一个平衡度j都有可以是由不同数量的钩码达到,只是钩码挂在哪里,所以从第一个钩码,第一个平衡度,开始遍历,每遇到一个dp[i-1][j]都可以推出下一个dp[i][j+...],为了避免下标出现负数,同时把平衡度右移,特殊状态为dp[0][7500]=1.即不挂钩码得到7500的度只有一种方法

#include <iostream>

#include <cstring>
#include <string>
#include <queue>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
using namespace std;
int dp[25][15004];
int c[30],g[30];
int main()
{
    int n,m;
    cin>>n>>m;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    cin>>c[i];
    for(int i=1;i<=m;i++)cin>>g[i];
     memset(dp,0,sizeof(dp));
     dp[0][7500]=1;
     for(int i=1;i<=m;i++)
        for(int j=0;j<=15000;j++)
            if(dp[i-1][j])
     {
        for(int k=1;k<=n;k++)
            dp[i][j+g[i]*c[k]]+=dp[i-1][j];
     }
     cout<<dp[m][7500]<<endl;
     return 0;


}

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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