dinic

#include<stdio.h> 
#define Max_vertex 10240 
#define Max_Edge 1024000 
#define Inf 0x7fffffff 
int To_Node[Max_Edge],Start_Node[Max_Edge],next[Max_Edge],Capacity[Max_Edge]; 
int Start[Max_vertex],Label[Max_vertex],Queue[Max_vertex]; 
int Source,Sink,Node_Num,Edge_Init,N,M; 
int min(int x,int y){ 
	if(x<y) 
		return x; 
	else  
		return y; 
}

void __insert(int from,int to ,int capacity){//initialize every edge with its capacity 
    Edge_Init++; 
    Capacity[Edge_Init]=capacity; 
    To_Node[Edge_Init]=to; 
    Start_Node[Edge_Init]= from; 
    next[Edge_Init]=Start[from]; 
    Start[from]=Edge_Init; 
}

void insert(int from,int to,int capacity){//initialize every edge and its reverse edge 
    __insert(from,to,capacity); 
    __insert(to,from,0); 
} 
 
int breath_first_seach(){//find shortest path and label every layer 
    int Top,Tail,edge,u,v,i; 
    Top=Tail=0; 
    Queue[Tail++]=Source; 
  	for(i=0; i<=Node_Num; i++) 
  		Label[i] =0; 
    Label[Source]=1; 
    while(Top<Tail){ 
        u=Queue[Top++]; 
        for(edge=Start[u]; edge!=-1; edge=next[edge]){ 
            v=To_Node[edge]; 
            if(Label[v]==0 && Capacity[edge]>0){ 
                Label[v]=Label[u]+1; 
                Queue[Tail++]=v; 
            } 
        } 
    } 
    return Label[Sink]; 
} 
 
int depth_first_search(int u,int  flow){//find an augmenting path 
	if( u == Sink)	return flow; 
	int t,edge,v, nowflow = 0; 
	for(edge = Start[u]; edge!=-1 && nowflow<flow; edge=next[edge]){ 
		v = To_Node[edge]; 
		if(Capacity[edge]>0 && Label[v] == Label[u] + 1){ 
			if(t = depth_first_search(To_Node[edge], min(Capacity[edge],flow-nowflow))){ 
				Capacity[edge] -= t; 
				Capacity[edge^1] += t; 
				nowflow += t; 
			} 
		} 
	}  
	if(!nowflow) Label[u] = -1; 
	return nowflow; 
} 
 
int dinic(){//Use dinic to solve Maximum flow problem  
	int flow=0, nowflow; 
	while(breath_first_seach()){ 
		nowflow = depth_first_search(Source,Inf); 
		flow = flow + nowflow; 
	} 
	return flow; 
} 
 
void init(int all,int from,int to){//Initialize Start & End, and very edge 
      int i; 
      Edge_Init=-1; 
      Node_Num=all; 
      Source=from;Sink=to; 
      for( i=0; i<=Node_Num; i++) 
      	Start[i] =-1; 
} 
 
int main(){ 
	int i,j,k,x,y,z; 
	scanf("%d%d", &N,&M); 
	init(N+4,0,N+2); 
	for(i=1; i<=N; i++){ 
		scanf("%d%d",&x,&y); 
		insert(Source,i,x); 
		insert(i,Sink,y); 
	} 
	for(i=0; i<M;i++){ 
		scanf("%d%d%d", &x,&y,&z); 
		insert(x,y,z); 
		insert(y,x,z); 
	} 
	int ans=dinic(); 
	printf("%d\n",ans); 
}

【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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值