洛谷P4715 【深基16.例1】淘汰赛进阶解法

#include<iostream>

using namespace std;
int n;
struct Team
{
	int sequence;
	int capability;
}a[8][130];

int main()
{
	cin >> n;
	int m = 1 << n;
	for (int i = 0; i < m; i++)
	{
		cin >> a[0][i].capability;
		a[0][i].sequence = i;
	}
	for (int i = 0; i < n - 1; i++)
		for (int j = 0, k = 0; j < m; j += 2, k++)
			if (a[i][j].capability < a[i][j + 1].capability)
				a[i + 1][k] = a[i][j + 1];
			else
				a[i + 1][k] = a[i][j];
	if (a[n - 1][0].capability < a[n - 1][1].capability)
		cout << a[n - 1][0].sequence + 1;
	else
		cout << a[n - 1][1].sequence + 1;
	return 0;
}
于径向函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了于径向函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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