1877: [SDOI2009]晨跑

最小费用最大流+节点容量

拆点,每个点拆成i和i+n,连一条容量1,费用0的边。

对于i的入边,连到i,出边则从i+n连出。

最后求1+n到n的最小费用最大流。

最大流为天数,最小费用为最短路程。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
const int inf=1e9;
struct Edge{int from,to,next,v,c;}e[100005];
int head[405],d[405],from[405],cnt=1;
bool inq[405];
void ins(int u,int v,int w,int c){
	cnt++;e[cnt].from=u;e[cnt].to=v;
	e[cnt].next=head[u];head[u]=cnt;
	e[cnt].v=w;e[cnt].c=c;
}
void insert(int u,int v,int w,int c){
	ins(u,v,w,c);ins(v,u,0,-c);
}
bool spfa(int s,int t,int &flow,int &cost){
	memset(d,0x3f,sizeof(d));
	d[s]=0;queue<int>q;q.push(s);
	while(!q.empty()){
		int u=q.front();q.pop();inq[u]=false;
		for(int i=head[u];i;i=e[i].next)
		if(e[i].v&&d[e[i].to]>d[u]+e[i].c){
			d[e[i].to]=d[u]+e[i].c;
			from[e[i].to]=i;
			if(!inq[e[i].to]){inq[e[i].to]=true;q.push(e[i].to);}
		}
	}
	if(d[t]>=inf)return false;
	int x=inf;
	for(int i=from[t];i;i=from[e[i].from])x=min(x,e[i].v);
	flow+=x;cost+=d[t]*x;
	for(int i=from[t];i;i=from[e[i].from]){
		e[i].v-=x;e[i^1].v+=x;
	}
	return true;
}
void mcmf(int s,int t){
	int flow=0,cost=0;
	while(spfa(s,t,flow,cost));
	printf("%d %d",flow,cost);
}
int main(){
	int n,m;scanf("%d%d",&n,&m);
	int u,v,w;
	for(int i=1;i<=n;i++)insert(i,i+n,1,0);
	for(int i=1;i<=m;i++){
		scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
		insert(u+n,v,1,w);
	}
	mcmf(1+n,n);
	return 0;
}


内容概要:本文详细探讨了双馈风力发电机(DFIG)在Simulink环境下的建模方法及其在不同风速条件下的电流与电压波形特征。首先介绍了DFIG的基本原理,即定子直接接入电网,转子通过双向变流器连接电网的特点。接着阐述了Simulink模型的具体搭建步骤,包括风力机模型、传动系统模型、DFIG本体模型和变流器模型的建立。文中强调了变流器控制算法的重要性,特别是在应对风速变化时,通过实时调整转子侧的电压和电流,确保电流和电压波形的良好特性。此外,文章还讨论了模型中的关键技术和挑战,如转子电流环控制策略、低电压穿越性能、直流母线电压脉动等问题,并提供了具体的解决方案和技术细节。最终,通过对故障工况的仿真测试,验证了所建模型的有效性和优越性。 适用人群:从事风力发电研究的技术人员、高校相关专业师生、对电力电子控制系统感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解DFIG工作原理、掌握Simulink建模技能的研究人员;旨在帮助读者理解DFIG在不同风速条件下的动态响应机制,为优化风力发电系统的控制策略提供理论依据和技术支持。 其他说明:文章不仅提供了详细的理论解释,还附有大量Matlab/Simulink代码片段,便于读者进行实践操作。同时,针对一些常见问题给出了实用的调试技巧,有助于提高仿真的准确性和可靠性。
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