tyvj 乘法游戏

本文介绍了一种使用动态规划解决矩阵链乘法问题的方法。通过定义状态f[i][j]来表示从矩阵i到矩阵j进行乘法操作所需的最小代价,并给出了动态规划的转移方程。最终实现了O(n^3)复杂度的算法。

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思路:dp题,f[i][j]表示从i到j的最小值,先把f数组初始化为很大,求最小值,把f[i][j]分为i到k,和k到j两段区间,分解成小部分,得到动态转移公式
f[i][j]=min(f[i][j],f[i][k]+a[i]*a[k]*a[j]+f[k][j]);
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
const int INF=100000;
int a[105];
int f[105][105];
int main()
{
    int n;
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    scanf("%d",&a[i]);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    for(int j=1;j<=n;j++)
    f[i][j]=INF;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    f[i][i-1]=f[i][i]=f[i][i+1]=0;
    for(int i=2;i<=n-1;i++)
    f[i-1][i+1]=a[i-1]*a[i]*a[i+1];
    for(int i=n-2;i>0;i--)
    {
        for(int j=i+2;j<=n;j++)
        {
            for(int k=i+1;k<j;k++)
            {
                if(f[i][j]>f[i][k]+a[i]*a[k]*a[j]+f[k][j])
                f[i][j]=f[i][k]+a[i]*a[k]*a[j]+f[k][j];
            }
        }
    }
    printf("%d\n",f[1][n]);
    return 0;
}








内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)和支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例和GUI设计,确保方案的可复现性和实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言和机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师和技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰和供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现和GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
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