拓扑

John has n tasks to do. Unfortunately, the tasks are not independent and the execution of one task is only possible if other tasks have already been executed.
Input
The input will consist of several instances of the problem. Each instance begins with a line containing two integers, 1 ≤ n ≤ 100 and m. n is the number of tasks (numbered from 1 to n) and m is the number of direct precedence relations between tasks. After this, there will be m lines with two integers i and j, representing the fact that task i must be executed before task j. An instance with n = m = 0 will finish the input.
Output
For each instance, print a line with n integers representing the tasks in a possible order of execution.
Sample Input
5 4
1 2
2 3
1 3
1 5
0 0
Sample Output
1 4 2 5 3

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <queue>
using namespace std;
int tp[100100];
int e[110][110];
int by[11010],n,m;
void xia()
{
 for(int i=1;i<=n;i++)
 {
  int k=1;
  while(by[k])
   k++;
  tp[i]=k;
  by[k]=-1;
  for(int j=1;j<=n;j++)
   if(e[k][j])
    by[j]--;
 }
}
int main()
{
 while(cin>>n>>m&&(n+m))
 {
  memset(tp,0,sizeof(tp));
  memset(e,0,sizeof(e));
  memset(by,0,sizeof(by));
  for(int i=0;i<m;i++)
  {
   int a,b;
   cin>>a>>b;
   if(!e[a][b])
   {
    e[a][b]=1;
    by[b]++;
   }
  }
  xia();
  for(int i=1;i<n;i++)
  printf("%d ",tp[i]);
  printf("%d\n",tp[n]); 
 }
}
/*
5 4
1 2
2 3
1 3
1 5
0 0
*/
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
由于给定的参考引用中未涉及828d拓扑的相关内容,以下是基于一般知识对828d拓扑的介绍。 西门子828D数控系统在工业自动化领域应用广泛,其拓扑结构通常涉及到设备之间的连接和通信方式。在典型的应用场景中,828D系统可以通过多种方式构建拓扑。 ### 网络拓扑 - **以太网拓扑**:828D支持以太网通信,可采用星型拓扑结构。在这种结构中,各个设备(如PLC、HMI、驱动器等)通过交换机连接到中央节点。这种拓扑的优点是易于管理和维护,故障诊断较为方便,一个设备的故障通常不会影响其他设备的正常运行。例如,将828D数控系统作为中央控制单元,通过以太网交换机连接多个分布式的I/O模块,实现数据的集中采集和控制。 - **现场总线拓扑**:可以使用Profibus或Profinet等现场总线构建拓扑。以Profibus为例,通常采用总线型拓扑结构,所有设备依次连接在总线上。这种拓扑结构成本较低,布线简单,但如果总线出现故障,可能会影响整个系统的运行。 ### 硬件拓扑 - **主从拓扑**:828D数控系统作为主设备,控制多个从设备,如伺服驱动器、主轴驱动器等。主设备负责发送控制指令和接收反馈信息,从设备根据主设备的指令执行相应的动作。这种拓扑结构明确,便于实现集中控制。 - **分布式拓扑**:在一些大型自动化系统中,828D系统可以与多个分布式的智能设备组成分布式拓扑。这些智能设备可以独立完成部分任务,并通过网络与828D系统进行通信和协调。 ### 拓扑示例代码(以Python模拟以太网通信) ```python import socket # 模拟828D数控系统作为服务器 server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) server_address = ('localhost', 12345) server_socket.bind(server_address) server_socket.listen(1) print('Waiting for a connection...') connection, client_address = server_socket.accept() try: print('Connection from', client_address) # 接收数据 data = connection.recv(1024) print('Received:', data.decode()) # 发送响应 message = 'Message received' connection.sendall(message.encode()) finally: # 关闭连接 connection.close() ```
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