poj 2060

POJ2060题解
/*
  poj 2060   建图: 如果 运完第一个顾客后 从 a能赶到b时,且还没到达第二个顾客的出发时间
   

*/

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<vector>
#include<cstring>

using namespace std;

const int Maxn=2005;
vector<int>g[Maxn];

bool visted[Maxn];
int link[Maxn];
int n;
struct node
{
  int time;
  int x1,y1;
  int x2,y2;       
}a[Maxn];


int dfs(int x)
{
 for(int i=0;i<g[x].size();i++)
 {
    int e=g[x][i];
    
    if(!visted[e])
    {
      visted[e]=1;
      if(link[e]==-1 || dfs(link[e]))              
      {
         link[e]=x;
         return 1;               
      }                  
                  
    }        
         
         
 }    
    
    return 0;
}

int main()
{
    
    int t,x,y,x1,y1,x2,y2;
    scanf("%d",&t);
     while(t--)
    {
       scanf("%d",&n);
       for (int i = 0 ; i <= n ; i ++ )g[i].clear() ;
       
       memset(visted,0,sizeof(visted));
       memset(link,-1,sizeof(link));
       for(int i=0;i<n;i++)
       {
         scanf("%d:%d",&x,&y);
         int time=60*x+y;    
         a[i].time=time;
         
         scanf("%d%d%d%d",&x1,&y1,&x2,&y2);
         a[i].x1=x1;
         a[i].y1=y1;
         
         a[i].x2=x2;
         a[i].y2=y2;
       }
      
     // printf("*\n");
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
          for(int j=i+1;j<n;j++)
          {
               int  time1=abs(a[i].x2-a[i].x1)+abs(a[i].y1-a[i].y2);
               
               int time2=abs(a[j].x1-a[i].x2)+abs(a[j].y1-a[i].y2);
               
               if(a[i].time+time1+time2<a[j].time)
               g[i].push_back(j);
          }                
        
        }
        
      
        int ans=0;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
          memset(visted,0,sizeof(visted));
          ans+=dfs(i);                
        }
        
        printf("%d\n",n-ans);
        
      
      
              
    }
    
    
    
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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