POJ1459

本文介绍了一种基于最大流算法解决电网电力分配问题的方法。通过构造一个带源点和汇点的图,并设置发电站与源点、消费者与汇点之间的边权值,实现了计算电网能承载的最大电力值。

在一个电网里,有n个结点,其中有np个发电站,nc个消费者,每个发电站能够产生p[u]的电,不会消耗电;每个消费者可以消耗c[u]的电,不会产生电;给出部分结点之间的供电线路的容量,求这个电网最多消耗多少电.
建立一个源点,一个汇点.将所有电站与源点相连,弧容量为p[u];所有消费者与汇点相连,弧容量为c[u],求最大流.

include

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define MAX 105

define inf 10000000

using namespace std;
int Map[MAX][MAX];
int level[MAX];
int n,np,nc,m;
bool BFS()
{
queue q;
memset(level,0,sizeof(level));
level[n+1]=1;
q.push(n+1);
while(!q.empty())
{
int f=q.front();
q.pop();
for(int i=0;i<=n+2;i++)
{
if(!level[i]&&Map[f][i])
{
level[i]=level[f]+1;
q.push(i);
}
}
}
if(!level[n+2]) return false;
else return true;
}

int DFS(int v,int sum)
{
if(v==n+2) return sum;
int s=sum;
for(int i=0;sum&&i<=n+2;i++)
{
if(Map[v][i]&&level[v]+1==level[i])
{
int t=DFS(i,min(Map[v][i],sum));
Map[v][i]-=t;
Map[i][v]+=t;
sum-=t;
}
}
return s-sum;
}

int Dinic()
{
int ans=0;
while(BFS())
{
ans+=DFS(n+1,inf);
}
return ans;
}

int main()
{
while(cin>>n>>np>>nc>>m)
{
int i;
char tem;
int u,v,w;
memset(Map,0,sizeof(Map));
for(i=0;i

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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