ACM/ICPC 之 电力网络-EK算法(POJ1459)

本文介绍了一种基于Edmonds-Karp算法的网络流解决方案,用于解决电力从电站到消费者的分配问题。通过构建网络模型,算法实现了最大流的计算,有效解决了能源分配的难题。

  按照电站发电(从源点到电站),消费者消费(从消费者到汇点)的想法构建网络,以下是EK解法

 

//网络流EK算法
//Time:922Ms    memory:224K
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<queue>
using namespace std;

#define MAX 105
#define INF 0x3f3f3f3f

int n,np,nc,m;
int s,t;
int res[MAX][MAX];  //残留网络
int pre[MAX];

bool bfs()
{
    memset(pre,-1,sizeof(pre));
    queue<int> q;
    q.push(s);  pre[s] = 0;
    while(!q.empty()){
        int cur = q.front();
        q.pop();
        for(int i = 1; i <= t; i++)
        {
            if(pre[i] == -1 && res[cur][i])
            {
                pre[i] = cur;
                if(i == t) return true;
                q.push(i);
            }
        }
    }
    return false;
}

int EK()
{
    int maxFlow = 0;
    while(bfs()){
        int alpha = INF;    //最小可改进量
        for(int i = t; i != s; i = pre[i])
            alpha = min(alpha, res[pre[i]][i]);
        for(int i = t; i != s; i = pre[i])
        {
            res[pre[i]][i] -= alpha;
            res[i][pre[i]] += alpha;
        }
        maxFlow += alpha;
    }
    return maxFlow;
}

int main()
{
	//freopen("in.txt", "r", stdin);

	while(~scanf("%d%d%d%d", &n,&np,&nc,&m)){
        s = 0;  t = n+2;
        memset(res,0,sizeof(res));
        int a,b,c;
        while(m--){
            scanf(" (%d,%d)%d", &a,&b,&c);
            res[a+1][b+1] = c;
        }
        for(int i = 0; i < np; i++)
        {   //电站
            scanf(" (%d)%d", &b,&c);
            res[s][b+1] = c;
        }
        for(int i = 0; i < nc; i++)
        {   //消费
            scanf(" (%d)%d", &a,&c);
            res[a+1][t] = c;
        }

        printf("%d\n", EK());

	}

	return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Inkblots/p/5707074.html

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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