POJ-1860 Currency Exchange(SPFA)

本文介绍了一种使用SPFA算法来检测是否存在能使货币通过交易循环无限增值的情况的方法。通过构建图模型并利用SPFA算法进行松弛操作,可以判断是否存在着正权回路,进而确定能否使初始资金无限增长。

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POJ-1860

n种货币,m对货币可以互相兑换,不过有汇率和手续费,问是否能够以某种方式使当前持有的货币增加

需要回到起始点后钱数增加,用spfa松弛 ,存在正环且能到达则说明能够无限增加钱数,等到钱数增加到很大再返回来即可,故只要判断是否存在正环

//需要回到起始点后钱数增加,spfa松弛 ,存在正环且能到达则说明能够无限增加钱数,等到钱数增加到很大再返回来即可,故只要判断是否存在正环
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <queue>
#include <cstring>
#include <cmath>
using namespace std;
typedef pair<int,int> PII;
const int MAXN=111;
const int MAXM=MAXN*MAXN/2;
const int INF=0x3f3f3f3f;
int head[MAXN],to[MAXM<<1],ne[MAXM<<1],n,m,ecnt,T;
double dist[MAXN],wt1[MAXM<<1],wt2[MAXM<<1],val;
void init()
{
    ecnt=0;
    memset(head,0,sizeof(head));
}
void addedge(int a,int b,double c,double d)
{
    ne[++ecnt]=head[a];
    head[a]=ecnt;
    to[ecnt]=b;
    wt1[ecnt]=c;
    wt2[ecnt]=d;
}
queue<int> q;
int inq[MAXN],vis[MAXN];
bool spfa(int s)
{
    while(!q.empty())
        q.pop();
    for(int i=1;i<=n;i++)
        dist[i]=0,inq[i]=0,vis[i]=0;
    dist[s]=val;
    inq[s]=1;
    q.push(s);
    double ta;
    while(!q.empty())
    {
        int fr=q.front();
        q.pop();
        inq[fr]=0;
        for(int i=head[fr];i;i=ne[i])
        {
            int v=to[i];
            if(dist[fr]<wt2[i])
                continue;
            ta=(dist[fr]-wt2[i])*wt1[i];
            if(dist[v]<ta)
            {
                if(v==s)
                    return true;
                dist[v]=ta;
                if(inq[v])continue;
                if(++vis[v]>=n)
                    return true;
                inq[v]=1;
                q.push(v);
            }
        }
    }
    return false;
}
int main()
{
    int st,ta,tb;
    double tc,td,te,tf;
    scanf("%d%d%d%lf",&n,&m,&st,&val);
    init();
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        scanf("%d%d%lf%lf%lf%lf",&ta,&tb,&tc,&td,&te,&tf);
        addedge(ta,tb,tc,td);
        addedge(tb,ta,te,tf);
    }
    printf("%s\n",spfa(st)?"YES":"NO");
    return 0;
}

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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