Uva 10913 - Walking on a Grid 记忆搜索

本文介绍了一种使用动态规划解决特殊路径问题的方法,旨在找到从起点到终点的路径上节点值之和最大值,同时确保经过的负值节点数量不超过给定限制。

题意:给出一个n*n的方阵,要求从(1,1)出发到点(n,n)的一条路径,并且经过的点的值为负数的个数小于等于k,输出路径上点的值之和最大值,若无法达到终点,则输出impossible

思路:定义四维数组f[i][j][num][v],表示在点i,j处用了k个负数从v方向来的路径之和最大值

v=0表示从上面来,那么可以往下、左、右递归,v=1表示从左边来,可以向下、右递归,v=2表示从右边来,可以向左、向下递归

代码:

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <cstring>
using namespace std;
#define inf -200000000
long long f[80][80][8][3];
bool vis[80][80][8][3];//0为从上面来,1为从左边来,2为从右边来
int a[80][80];
int n,k;
long long Max(long long  x,long long y,long long z)
{
    if(x>=y && x>=z)return x;
    else if(y>=x && y>=z)return y;
    else
        return z;
}
long long DP(int i,int j,int num,int v)
{
    int kk;
    long long x,y,z,mmax;
    if(vis[i][j][num][v])
        return f[i][j][num][v];
        vis[i][j][num][v]=1;

    if(num==k && a[i][j]<0)//大于所给k,那么直接不能到达,所以inf
        return f[i][j][num][v]=inf;
    if(i==n && j==n)
        return f[i][j][num][v]=a[i][j];
    if(a[i][j]<0)
        kk=num+1;
    else
        kk=num;
    if(v==0)
    {
        x=y=z=inf;
        if(i<n)
            x=DP(i+1,j,kk,0);
        if(j>1)
            y=DP(i,j-1,kk,2);
        if(j<n)
            z=DP(i,j+1,kk,1);

        mmax=Max(x,y,z);
        if(mmax!=inf && mmax+a[i][j]>f[i][j][num][v])
            f[i][j][num][v]=mmax+a[i][j];
    }
    else if(v==1)
    {
        x=y=z=inf;
        if(i<n)
            x=DP(i+1,j,kk,0);
        if(j<n)
            y=DP(i,j+1,kk,1);

        mmax=Max(x,y,z);
        if(mmax!=inf && mmax+a[i][j]>f[i][j][num][v])
            f[i][j][num][v]=mmax+a[i][j];
    }
    else
    {
        x=y=z=inf;
        if(i<n)
            x=DP(i+1,j,kk,0);
        if(j>1)
            y=DP(i,j-1,kk,2);

        mmax=Max(x,y,z);
        if(mmax!=inf && mmax+a[i][j]>f[i][j][num][v])
            f[i][j][num][v]=mmax+a[i][j];
    }
    return f[i][j][num][v];
}
void solve(int g)
{
    for(int i=1; i<=n; i++)
        for(int j=1; j<=n; j++)
            for(int num=0; num<=k; num++)
                for(int v=0; v<=2; v++)
                    f[i][j][num][v]=inf;//定义为最小的
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    long long ans;
    ans=DP(1,1,0,0);
    if(ans!=inf)
        printf("Case %d: %lld\n",g,ans);
    else
        printf("Case %d: impossible\n",g);
}
int main()
{
    int g=0;
    while(scanf("%d%d",&n,&k)!=EOF)
    {
        if(!n && !k)break;
        g++;
        for(int i=1; i<=n; i++)
            for(int j=1; j<=n; j++)
                scanf("%d",&a[i][j]);
        solve(g);
    }
    return 0;
}


【永磁同步电机】基于模型预测控制MPC的永磁同步电机非线性终端滑模控制仿真研究(Simulink&Matlab代码实现)内容概要:本文围绕永磁同步电机(PMSM)的高性能控制展开,提出了一种结合模型预测控制(MPC)与非线性终端滑模控制(NTSMC)的先进控制策略,并通过Simulink与Matlab进行系统建模与仿真验证。该方法旨在克服传统控制中动态响应慢、鲁棒性不足等问题,利用MPC的多步预测和滚动优化能力,结合NTSMC的强鲁棒性和有限时间收敛特性,实现对电机转速和电流的高精度、快速响应控制。文中详细阐述了系统数学模型构建、控制器设计流程、参数整定方法及仿真结果分析,展示了该复合控制策略在抗干扰能力和动态性能方面的优越性。; 适合人群:具备自动控制理论、电机控制基础知识及一定Matlab/Simulink仿真能力的电气工程、自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动系统开发的工程师。; 使用场景及目标:①用于深入理解模型预测控制与滑模控制在电机系统中的融合应用;②为永磁同步电机高性能控制系统的仿真研究与实际设计提供可复现的技术方案与代码参考;③支撑科研论文复现、课题研究或工程项目前期验证。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink模型与Matlab代码,逐步调试仿真环境,重点分析控制器设计逻辑与参数敏感性,同时可尝试在此基础上引入外部扰动或参数变化以进一步验证控制鲁棒性。
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