poj 3628 Bookshelf 2 01背包

本文介绍了一种求解最小高度牛堆栈的算法实现,通过动态规划的方法找到能达到特定高度所需的最小牛数量,并最终计算出最小高度。该算法利用了两层循环优化计算过程。

//f[i]表示能达到i高度的由牛组成的最小高度 //f[i] = min(f[i], f[i - h] + h) h <= i <= b // min(f[i], h) 0 <= i < h #include <iostream> #include <cmath> #include <cstring> using namespace std; int f[120001]; int n, b; int data[6]; int main() { freopen("1.txt", "r", stdin); while(cin >> n >> b) { for(int i = 0; i <= b; i++) f[i] = 20000000; f[0] = 0; for(int i = 0; i < n; i++) { int h; cin >> h; for(int j = b; j >= h; j--) { f[j] = min(f[j], f[j - h] + h); } for(int j = h - 1; j >= 0; j--) f[j] = min(h, f[j]); } cout << f[b] - b << endl; } return 0; }

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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