uva1025

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>


using namespace std;


int INF=0x3f3f3f3f;
int kase=0;


int main()
{
    int n;
    while(scanf("%d",&n)&&n!=0)
    {
        int T,M1,M2,time[n+1];
        scanf("%d",&T);
        int dp[T+1][n+1];


        int has_train[T+100][n+1][2];


        memset(has_train,0,sizeof(has_train));
        memset(time,0,sizeof(time));
        memset(dp,0,sizeof(dp));


        for(int i=1; i<n; i++)
            scanf("%d",&time[i]);


        scanf("%d",&M1);
        for(int i=0; i<M1; i++)
        {
            int a;
            scanf("%d",&a);
            int k=a;
            for(int j=1; j<=n; j++)
            {
                has_train[k][j][0]=1;
                k+=time[j];
            }


        }


        scanf("%d",&M2);
        for(int i=0; i<M2; i++)
        {
            int a;
            scanf("%d",&a);
            int k=a;
            for(int j=n; j>=1; j--)
            {
                has_train[k][j][1]=1;
                k+=time[j-1];
            }


        }


        for(int i=1; i<=n-1; i++) dp[T][i]=INF;
        dp[T][n]=0;


        for(int i=T-1; i>=0; i--)
            for(int j=1; j<=n; j++)
            {
                dp[i][j]=dp[i+1][j]+1;
                if(j<n&&has_train[i][j][0]&&i+time[j]<=T)
                    dp[i][j]=min(dp[i][j],dp[i+time[j]][j+1]);
                if(j>1&&has_train[i][j][1]&&i+time[j-1]<=T)
                    dp[i][j]=min(dp[i][j],dp[i+time[j-1]][j-1]);


            }


        cout<<"Case Number "<<++kase<<": ";
        if(dp[0][1]>=INF) cout<<"impossible\n";
        else cout<<dp[0][1]<<"\n";
    }
    return 0;
}
【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
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