poj 2600 Geometrical dreams 模拟退火

本文介绍了使用模拟退火算法解决多边形顶点坐标求解的问题,通过初始化点和旋转操作,逐步优化多边形顶点的位置,最终达到求解目标。

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                     哎!还是没有掌握模拟退火的精髓啊!继续努力吧!

               题意:给出多边形外点的坐标Mi和该点与多边形相邻两点的夹角AiMiAi+1,求多边形的各个顶点坐标。

               思路:初始化一个点作为多边形的第一个点(顺时针方向),这里取原点,向八个方向进行移动得到 t,由第一个点根据坐标旋转求出其他各个点,取t与rp[0]到rp[n]最近的点作为rp[0](最后rp[0]==rp[n]),直到降温结束。

               代码:

 #include<cstdio>

#include<cstring>

#include<iostream>

#include<cstdlib>

#include<math.h>

#define F(i,n) for(int i=0;i<n;i++)

#define pi acos(-1.0)

#define Max(a,b) a>b?a:b

#define Min(a,b) a<b?a:b

#define maxn 55

#define eps 1e-8

#define sqr(x) ((x)*(x))



using namespace std;

int dr[8][2]={0,1,1,1,1,0,1,-1,0,-1,-1,-1,-1,0,-1,1,};

struct cpoint

{

    double x,y;

};

cpoint cp[maxn];

int n;

double angle[maxn];

double dis(cpoint p,cpoint q)

{

    return sqrt(sqr(p.x-q.x)+sqr(p.y-q.y));

}

cpoint rotating(cpoint p,cpoint q,double angle)

{

    cpoint res;

    double x=q.x-p.x;

    double y=q.y-p.y;

    res.x=x*cos(angle)-sin(angle)*y+p.x;

    res.y=x*sin(angle)+cos(angle)*y+p.y;

    return res;

}

void solve()

{

    double dal=1000.00;

    cpoint rp[maxn];

    rp[0].x=0;

    rp[0].y=0;

    cpoint t;

    while(dal>eps)

    {

        F(i,8)

        {

           t.x=rp[0].x+dr[i][0]*dal;

           t.y=rp[0].y+dr[i][1]*dal;

           for(int j=1;j<=n;j++)

           {

               rp[j]=rotating(cp[j-1],rp[j-1],angle[j-1]);

           }

           if(dis(t,rp[n])<dis(rp[0],rp[n]))

               rp[0]=t;

        }

        dal*=0.98;

    }

    F(i,n) printf("%d %d\n",(int)(rp[i].x+0.5),(int)(rp[i].y+0.5));

}

int main()

{

    double a;

    while(scanf("%d",&n)!=EOF)

    {

        F(i,n)

        {

            scanf("%lf %lf",&cp[i].x,&cp[i].y);

        }

        F(i,n)

        {

             scanf("%lf",&a);

             angle[i]=a*pi/180.00;

        }

        solve();

    }

    return 0;

}

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)和支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例和GUI设计,确保方案的可复现性和实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言和机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师和技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰和供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现和GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
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