indeed contenst

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

char g[6][7];
int row[6];
int f[6][1<<6][1<<12];


inline bool valid(int x) {
	int ret = 0;
	while(x) {
		x &= (x-1);
		ret += 1;
	}
	return ret == 3;
}

int pre(int k, int j) {
	int col[6] = {0};
	
	for(int i = 0; i < 6; i++) {
		col[i] = k%4;
		k = k/4;
	}

	for(int i = 5; i >= 0; i--) {
		int num = (1 & (j>>i));
		col[i] -= num;
		if(col[i] < 0) return -1;
	}

	int ret = 0;

	for(int i = 5; i >= 0; i--) {
		ret = 4*ret+col[i];
	}

	return ret;
}
int main() {
	const int n=6;
	for(int i = 0; i < 6; i++) {
		scanf("%s", g[i]);
		for(int j=0; j<n; j++) {
			row[i] = (row[i]<<1) | (g[i][j]=='.' ? 0:1);
		}
	}

	for(int j=0; j < (1<<n); j++) {
		if((j & row[0]) != row[0] || !valid(j)) continue;
		
		int k = 0;

		for(int i=5; i>=0; i--) {
			k = k*4 + (j & (1<<i) ? 1:0);
		}

		f[0][j][k] = 1;
	}

	for(int i=1; i<n; i++) {
		for(int j=0; j < (1<<n); j++) {
			if((j & row[i]) != row[i] || !valid(j)) continue;
			
			int k = 0;

			for(k = 0; k < (1<<12); k++) {
				int k2 = pre(k, j);
				if(k2 == -1) continue;

				for(int j2=0; j2<(1<<n); j2++) {
					f[i][j][k] += f[i-1][j2][k2];
				}
			}
		}
	}

	int res = 0;

	for(int i=0; i<(1<<n); i++) {
		res += f[5][i][(1<<12)-1];
	}

	cout << res << endl;
	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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