组队选拔赛4场后小结

        很快,组队选拔赛打了4场了,已经过半了,总体说来,虽然总体成绩还可以接受,但也暴露了我们身上的种种不足,当今天教练在比赛过程中问到我对于场上形势的判断,三人的分工情况等等,我愣住了,觉得自己虽然也是打过好几场组队赛的人了,却还是傻乎乎的用着个人赛的某种思想,更没做到队长应尽的职责。
        在省赛选拔赛之前,教练说过要注重团队战术,注重团队配合,比如有前锋可以单刷好多道题,后面的两个人可以花时间专攻难题,可现在发现,题目难度增加之后,一些很简单的战术通通行不通,今天教练发现我们所有队伍出题又慢又卡时,随即说了一句:“组队赛不是要你们比出题速度的,是要你们打团队配合的,是要你们把你们三个人的能力都发挥到极致!”今天的I题足够水,但是我费了1个小时15分钟还卡了5次才将其AC,最快的队仅用时20分钟,就这样我们队的交题机器还闲了有半个小时,可见我们对场上的一些题的判断并不明确,或者可以说思想懒惰,有的题看着题目很长,就不去读了,或者有的题目没有人去做,就不去做了,我觉得这大约成了我们现在这些人的通病了,有时AC了其他同水平队伍做不出来的题,就沾沾自喜,有时候看着同水平队伍AC了自己却一直卡题,就开始发慌。今天我和gbr的队伍就是一开始错了方向,然后看到别的队伍都AC了B题,就开始跟B题,结果看着时间越来越短,心里越来越急,两个队今天都以1题收场。
        纵观这4场组队赛,我发现了我队暴露的几点问题: 
        第一点是心态问题。前两场是wxb做的水题,我觉得他做太慢,后来就换了我来做,结果发现自己做的远没有理想的那么好,第三场的G题是个很水的十进制数转十六进制数,%x输出即可,谁知在电脑面前头脑发昏的我各种模拟,搞了二进制又一个一个来转,还卡了两次,2小时10分钟才AC,今天更是钻入了陷阱,有的时候我的程序不是自己代码的问题,而是读题目不够精确导致忽略一两个看似不重要的条件,这和第二场暴几何题那个卡法还不一样,暴几何题卡是因为情况太多,难以判断,而因为读题目问题而卡题确实不值,我觉得最后三场比赛一定要稳下心来,沉得住气,争取稳稳的把题一个一个的做过。
        今天比赛的后半段,是企鹅上去敲得代码,因为最后还剩两个小时,如果拿到平常来做,两个小时肯定是没问题的,而看着时间越来越短,他越来越急,思路各种混乱,写出来的代码各种bug改啊改,最后在比赛的4小时40分钟终于完成,可是交上去返回的却是wrong answer,最后20分钟,我们各种苦思冥想,也没有什么想法,这说明我们缺乏的更多的是比赛的心态,如何能在大型的比赛中沉得住气,一个题一个题的慢慢的做,为了AC而比赛,或许比为了排名而比赛要强得多,越是在比赛的后半段,越是要沉得住气,有的时候,逆转也不是没有可能。
        第二点是配合问题。这一点我们4场都没做好。一般每场比赛都是一个人上去先做一个水题,然后下面的两个人各种读题各种讨论,一点想法也没有,然后等AC一个题之后,三个人再一起讨论能做哪个不能做哪个,讨论上半天然后开始乱搞,搞出一个两个题来最后基本上就闲着了,教练说这根本不是打比赛的样。打比赛是要“你上机器就要有把握把这个题敲出来,如果你没有足够的判断或者是卡题你就先下来换另一个人上去敲另一个题”,现在明白了,队长做的不是赛前布置好战术,那对于体育比赛有用处,而ACM比赛,更多的是临场的策略上的变化,需要有足够的判断力和洞察力,能适应赛场上的各种变化。
        第三点是态度问题。组队赛既不是个人比赛,也不是三个人分工完成任务,而是用尽三个人的智慧把一个又一个题搞掉,无所谓谁做的多与少,更不能存在消极怠工心理,三个人拧成一股绳,打好配合,整个队伍才会发挥出应有的实力。

        暂且说到这里,还有三场了,不论队友还是对手,都要好好打,发挥全队实力,打好最后三场比赛!



DC
2012.8.20亲手
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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