(DP)HDU 1158 Employment Planning

本文介绍了一个基于动态规划解决员工调度问题的C++程序实现。该算法通过最小化招聘、解雇成本及工资开销来确定最优人员配置方案。
#include<iostream>
#include<cstdio>
#define INF 10000000
using namespace std;
int worker[100005];
int dp[13][100005];
int main()
{
	int n;
	int i,j,k;
	while(scanf("%d",&n)!=EOF&&n)
	{
		int hire,salary,fire;     //招聘所需资金,工资,解雇所需资金
		scanf("%d%d%d",&hire,&salary,&fire);
		int max=0;
		for(i=1;i<=n;i++)
		{
			scanf("%d",&worker[i]);
			max=max>worker[i]?max:worker[i];   //找出所需人数最多的人数
		}
		for(i=worker[1];i<=max;i++)
		{
			dp[1][i]=i*(hire+salary);        //初始化第一个月从最少人数到最多人数所需的工资
			
		}
		int min;
		for(i=2;i<=n;i++)                     //从第二个月开始
		{
			for(j=worker[i];j<=max;j++)        //从第i个月所需要最少人数到最多人数
			{
				min=INF;
				for(k=worker[i-1];k<=max;k++)   //上一个月所需最少人数到最多人数
				{
					/*如果前一个月的人数多于本月所需的人数,那么就要开除多余的人数*/
					if(k>j) min=min<dp[i-1][k]+(k-j)*fire+j*salary?min:dp[i-1][k]+(k-j)*fire+j*salary;   
					/*如果前一个月的人数少于本月所需的人数,那么就要招进少于的人数*/
					else min=min<dp[i-1][k]+(j-k)*hire+j*salary?min:dp[i-1][k]+(j-k)*hire+j*salary;       
				}
				dp[i][j]=min;
			}
		}
		min=INF;
		/*遍历第n个月从所需最少人数到最多的人数*/
		for(i=worker[n];i<=max;i++)
			min=min<dp[n][i]?min:dp[n][i];
		printf("%d\n",min);
	}
	return 0;
}

混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文档介绍了一个混合动力汽车(HEV)的Simscape模型,该模型通过Matlab代码和Simulink仿真工具实现,旨在对混合动力汽车的动力系统进行建模与仿真分析。模型涵盖了发动机、电机、电池、传动系统等关键部件,能够模拟车辆在不同工况下的能量流动与控制策略,适用于动力系统设计、能耗优化及控制算法验证等研究方向。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真资源包,涉及电力系统、机器学习、路径规划、信号处理等多个技术方向,配套提供网盘下载链接,便于用户获取完整资源。; 适合人群:具备Matlab/Simulink使用基础的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合动力汽车能量管理策略的研究与仿真验证;②学习基于Simscape的物理系统建模方法;③作为教学案例用于车辆工程或自动化相关课程的实践环节;④与其他优化算法(如智能优化、强化学习)结合,实现控制策略的优化设计。; 阅读建议:建议使用者先熟悉Matlab/Simulink及Simscape基础操作,结合文档中的模型结构逐步理解各模块功能,可在此基础上修改参数或替换控制算法以满足具体研究需求,同时推荐访问提供的网盘链接获取完整代码与示例文件以便深入学习与调试。
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