数论:zoj 1951 || poj 2262 Goldbach's Conjecture

【转】http://blog.youkuaiyun.com/zxy_snow/article/details/6002626

 

 

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <iostream>
#include <string.h>
#define MAX 1000001
using namespace std;
int prime[MAX];
void Pri()
{
	for(int i=1; i<MAX; i++)
		prime[i] = 1;
	prime[0] = prime[1] = 0;
	for(int i=2; i<MAX/2; i++)
		for(int j=2; j*i<MAX; j++)
			prime[i*j] = 0;
}
int main(void)
{
	Pri();
	int n;
	while( scanf("%d",&n)  && n )
	{
		int flag = 1;
		for(int i=2; i<n/2+1; i++)
		{
			if( prime[i] && prime[n-i] )
			{
				printf("%d = %d + %d/n",n,i,n-i);
				flag = 0;
				break;
			}
		}
		if( flag )
			printf("Goldbach's conjecture is wrong./n");
	}
return 0;
}

 

【能源系统优化】基于MATLAB的光储充一体化多目标调度:光伏自用率与充电成本权衡及储能联合调控 MATLAB 光储充一体化运行优化|光伏自用率与充电成本权衡 内容概要:本文围绕MATLAB实现的光储充一体化系统运行优化展开,旨在通过建立统一的能量调度模型,量化光伏自用率与充电成本之间的权衡关系,提升设备利用效率与运行安全性,并形成可复现的工程分析能力。项目采用多目标混合整数线性规划方法,综合考虑分时电价、储能损耗、光伏消纳与车辆充电需求,在满足功率平衡、储能状态递推、充放电互斥等约束条件下,实现经济性与环保性的协同优化。通过归一化加权目标函数,支持灵活调整运营策略偏好,并利用MATLAB R2025b完成从数据生成、建模求解到结果可视化的完整流程。配套GUI界面支持参数配置、模型训练、结果预测与运行监控,增强了系统的实用性与交互性。 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,从事新能源系统规划、电动汽车充电站运营、微电网控制或综合能源管理的技术人员与研究人员,尤其适合工作年限1-3年、希望深入掌握能源系统优化建模与工程实现的研发人员。 使用场景及目标:①优化城市公共充电站、工业园区、高速服务区等场景的光储充协同运行,降低运营成本并提高光伏利用率;②支持日前调度与滚动优化,实现从静态分析到动态调控的升级;③为储能配置、容量规划、需求响应申报及投资回报评估提供量化决策工具;④通过GUI界面实现数据驱动的模型训练与预测,辅助制定最优充放电策略。 阅读建议:此资源以MATLAB为开发平台,强调从理论建模到工程落地的全过程实践。建议读者结合代码示例与GUI操作,理解数据预处理、多目标优化、混合整数求解与结果评价的关键步骤,并通过修改权重参数、运行场景与设备配置进行灵敏度分析,从而全面掌握光储充系统优化的核心逻辑与应用潜力。 立即下载

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