PATA1122题解

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//  main.cpp
//  PATA1122
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//  Created by Phoenix on 2018/2/24.
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#include <iostream>
#include <cstdio>
const int maxn = 210;
int G[maxn][maxn] = {0};


int main(int argc, const char * argv[]) {
    int n, m;
    scanf("%d %d", &n, &m);
    for(int i = 0; i < m; i++) {
        int a, b;
        scanf("%d %d", &a, &b);
        G[a][b] = G[b][a] = 1;
    }
    scanf("%d", &m);
    for(int i = 0; i < m; i++) {
        int k, a, b, st;
        int flag[maxn] = {0};
        bool tag = true;
        scanf("%d %d", &k, &a);
        st = a;
        if(k != n + 1) tag = false;
        for(int j = 1; j < k; j++) {
            scanf("%d", &b);
            flag[b] = 1;
            if(G[a][b] != 1) tag = false;
            a = b;
        }
        if(st != a) tag = false;
        for(int j = 1; j <= n; j++) {
            if(flag[j] == 0) tag = false;
            //printf("%d ", flag[j]);
        }
        if(tag == true) printf("YES\n");
        else printf("NO\n");
    }
    return 0;
}

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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