2006年提高组 能量项链 (区间dp)

本文介绍了一种使用动态规划(DP)算法解决特定区间优化问题的方法。通过定义状态、状态转移方程以及实现DFS递归求解过程,有效地解决了问题。文章详细解释了算法的实现步骤,并提供了代码示例,帮助读者理解并应用该算法。
提交Link: http://wikioi.com/problem/1154/
状态:dp[i][j] 表示第【i,j】的最优结果
状态转移: dp[i][j] = max(dp[i][k]+dp[k+1][j]+cost)

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;

#define MAXN    111
#define INF     0x7fffffff

typedef struct NODE_ {
        int  l, r;
}NODE;

NODE val[MAXN], ori[MAXN];
int  dp[MAXN][MAXN], tmp[MAXN];

void conversion(const int &idx, const int &n)
{
        int index(0);
        for(int i = idx; i < n; i ++) {
                val[index ++] = ori[i];
        }
        for(int i = 0; i < idx; i ++) {
                val[index ++] = ori[i];
        }
}

int  dfs(const int &l, const int &r)
{
        if( l >= r ) {
                return 0;
        }
        if( -1 != dp[l][r] ) {
                return dp[l][r];
        }
        int  rst(0);
        for(int k = l; k < r; k ++) {
                rst = max(rst, dfs(l, k)+dfs(k+1, r)+val[l].l*val[k].r*val[r].r);
        }
        return dp[l][r] = rst;
}

int main(int argc, char const *argv[])
{
#ifndef ONLINE_JUDGE
        freopen("test.in", "r", stdin);
#endif
        int  n, idx, rst;
        scanf("%d", &n);
        for(int i = 0; i < n; i ++) {
                scanf("%d", &tmp[i]);
        }
        rst = 0; idx = 0;
        for(int i = 0; i < n-1; i ++) {
                ori[idx].l = tmp[i]; ori[idx ++].r = tmp[i+1];
        }
        ori[idx].l = tmp[n-1]; ori[idx].r = tmp[0];
        for(int i = 0; i < n; i ++) {
                conversion(i, n); memset(dp, -1, sizeof(dp)); rst = max(rst, dfs(0, n-1));
        }
        printf("%d\n", rst);
        return 0;
}

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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