UVa城市里的间谍

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/* 某城市地铁是线性的,有n个车站,从左到右编号1-n。有M1辆列车从第1站开始往右开
,还有M2辆列车从第n站开始往左开。在时刻0,Mario从第1站出发,目的在时刻T会见车站n的一个间谍。
在车站等车时容易被抓,所以她决定尽量躲在开动的火车上,让在车站等待的时间尽量短。列车靠站停车时间忽略不计,
且Mario身手敏捷,即时两辆方向不同的列车在同一时间靠站,Mario也能完成换乘                                                                     */
/************************************************************************/

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int inf = 0x3f3f3f3f;
bool hasTrain[250][250][2];

int dp[250][250];
int t[75];


int main()
{
	int n;
	cin >> n;
	int T;
	cin >> T;
	for( int i = 1 ; i < n ; i ++ ){
		cin >> t[i];
	}
	//M1辆列出向右
	int M1;
	cin >> M1;
	int startTime;
	//输入每辆列车的起始时间和  在每一站的时间
	for( int i = 0 ; i < M1 ; i ++ ){
		cin >> startTime;
		for( int j = 1 ; startTime <= T && j < n ; j ++ ){
			hasTrain[startTime][j][0] = true;
			startTime += t[j];
		}
	}

	//M1辆列出向左
	int M2;
	cin >> M2;
	//输入每辆列车的起始时间和  在每一站的时间
	for( int i = 0 ; i < M2 ; i ++ ){
		cin >> startTime;
		for( int j = n ; startTime <= T && j >= 1 ; j -- ){
			hasTrain[startTime][j][1] = true;
			startTime += t[j-1];
		}
	}
	for( int i = 1 ; i <= n-1 ; i ++ )
		dp[T][i] = inf;

	//在T时刻到车站n是最终状态  时间为0
	dp[T][n] = 0;

	//3种决策:
	//在T的前一时刻逆推
	for( int i = T-1 ; i >= 0 ; i -- ){
		for( int j = 1 ; j <= n ; j ++ ){
			//①  等待一个时刻
			dp[i][j] = dp[i+1][j]+1;
			
			//向右
			if( j < n && hasTrain[i][j][0] && i+t[j] <= T )
				dp[i][j] = min(dp[i][j],dp[i+t[j]][j+1]);

			//向左
			if( j < n && hasTrain[i][j][1] && i+t[j-1] <= T )
				dp[i][j] = min(dp[i][j],dp[i+t[j-1]][j-1]);
		}
	}
	if( dp[0][1] >= inf )
		cout << "impossible" << endl;
	else
		cout << dp[0][1] << endl;
	return 0;
}


独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制”展开,提出了一种基于Matlab代码实现的优化模型,旨在协调独立储能系统在电力现货市场与调频辅助服务市场中的联合出清问题。文中结合鲁棒优化、大M法和C&CG算法处理不确定性因素,构建了多市场耦合的双层或两阶段优化框架,实现了储能资源在能量市场和辅助服务市场间的最优分配。研究涵盖了市场出清机制设计、储能运行策略建模、不确定性建模及求解算法实现,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和经济性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力市场、储能调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究独立储能在多电力市场环境下的协同优化运行机制;②支撑电力市场机制设计、储能参与市场的竞价策略分析及政策仿真;③为学术论文复现、课题研究和技术开发提供可运行的代码参考。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的Matlab代码与算法原理同步学习,重点关注模型构建逻辑、不确定性处理方式及C&CG算法的具体实现步骤,宜在掌握基础优化理论的前提下进行深入研读与仿真调试。
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