HDU2544(最短路)

题目大意:如题。。。
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<cmath>
#include<string>
using namespace std;
const int inf=0x3f3f3f3f;
int dis[111][111];
int d[111];
bool vis[111];
void init(int n)
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        for(int j=1;j<=n;j++)
        {
            dis[i][j]=inf;
        }
    }
}
void dijkstra(int n)
{
    memset(vis,0,sizeof vis);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        d[i]=dis[1][i];
    d[1]=0;
    vis[1]=1;
    for(int i=2;i<=n;i++)
    {
        int x;
        int m=inf;
        for(int j=1;j<=n;j++)
        {
            if(!vis[j]&&d[j]<m)
            {
                x=j;
                m=d[j];
            }
        }
        vis[x]=1;
        for(int k=1;k<=n;k++)
        {
            if(!vis[k])
                d[k]=min(d[k],d[x]+dis[x][k]);
        }
    }
}
int main()
{
    int n,m;
    int u,v,w;
    while(scanf("%d%d",&n,&m)&&(n+m))
    {
        init(n);
        for(int i=0;i<m;i++)
        {
            scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
            if(w<dis[u][v]||w<dis[v][u])
                dis[u][v]=dis[v][u]=w;
        }
        dijkstra(n);
        int ans=d[n];
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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