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浙江大学ACM模板 计算几何,图论,数据结构,经典题的模板
ACM Fighting! 2 1.计算几何 5 1.1 注意 5 1.2几何公式 6 1.3 多边形 8 1.4多边形切割 11 1.5 浮点函数 12 1.6 面积 18 1.7球面 18 1.8三角形 19 1.9三维几何 22 1.10 凸包 30 1.11 网格 32 1.12 圆 33 1.13 矢量运算求几何模板 35 1.14结构体表示几何图形 47 1.15四城部分几何模板 52 1.16 一些代码 54 1.16.1 最小圆覆盖_zju1450 54 1.16.2 直线旋转
所属分类:
其它
发布日期:2009-09-18
文件大小:76800
提供者:
alpc46
ACM算法模版大集合
一大堆模版 自己可以下来参考 应该有200个以上吧 自己下来看看 其中一个目录 图论 路径问题 0/1边权最短路径 BFS 非负边权最短路径(Dijkstra) 可以用Dijkstra解决问题的特征 负边权最短路径 Bellman-Ford Bellman-Ford的Yen-氏优化 差分约束系统 Floyd 广义路径问题 传递闭包 极小极大距离 / 极大极小距离 Euler Path / Tour 圈套圈算法 混合图的 Euler Path / Tour Hamilton Path / Tou
所属分类:
其它
发布日期:2009-10-15
文件大小:944128
提供者:
jordankan
数与图的完美结合 -------浅析差分约束系统
在面对多种多样的问题时,我们经常会碰到这样的情况:往往我们能够根据题目题面意思来建立一些简单的模型,但却面对这些模型无从下手。这时我们应该意识到,也许能够将这种模型与其他的模型之间搭起一座桥梁,使我们能够用更简单直接的方式解决它。这里我们介绍一种方法,它很好地将某些特殊的不等式组与图相联结,让复杂的问题简单化,将难处理的问题用我们所熟知的方法去解决,它便是差分约束系统。这里我们着重介绍差分约束系统的原理和其需要掌握的bellman-ford算法。然后通过zju1508和zju1420两道题目解
所属分类:
其它
发布日期:2010-05-20
文件大小:230400
提供者:
hch1317
详细差分约束系统详解
差分约束系统详解!!详细介绍差分约束系统
所属分类:
其它
发布日期:2010-07-14
文件大小:86016
提供者:
pyramid1
差分约束系统详解.doc
差分约束系统详解(system of difference constraints)
所属分类:
其它
发布日期:2011-02-06
文件大小:82944
提供者:
d891320478
差分约束系统例题详解
差分约束系统例题详解,是很好的一种解题方法
所属分类:
C/C++
发布日期:2011-06-09
文件大小:52224
提供者:
wanhuizhang
冯威《数与图的完美结合——浅析差分约束系统》
冯威《数与图的完美结合——浅析差分约束系统》
所属分类:
C/C++
发布日期:2012-07-08
文件大小:456704
提供者:
huzhengnan
差分约束系统详解
差分约束系统(system of difference constraints)详解,解释了如何实现该算法及算法复杂度。
所属分类:
C++
发布日期:2013-03-12
文件大小:41984
提供者:
blackkitten
差分约束系统
差分约束系统
所属分类:
C++
发布日期:2013-05-22
文件大小:1047552
提供者:
lgh1992314
差分约束系统
他是一个差分约束系统方面的入门级资料。。
所属分类:
专业指导
发布日期:2013-06-11
文件大小:545792
提供者:
rf1234567890
Bellman-Ford算法与差分约束系统.ppt
Bellman-Ford算法与差分约束系统
所属分类:
讲义
发布日期:2014-07-12
文件大小:151552
提供者:
qq_17560021
数与图的完美结合——浅析差分约束系统
2006 国家集训队冯威论文
所属分类:
C/C++
发布日期:2016-07-10
文件大小:230400
提供者:
unicornt_
一种方法和工具,用于组合同时约束不确定性获得的差分或包含性测量
讨论了一种方法,该方法允许组合差分或包含性测量的集合。 假设在同时拟合一组代表系统不确定性来源的讨厌参数的情况下获得了至少一个测量值。 由于来自数据的有利约束,所有这样的拟合参数彼此相关。 结合这些测量的最佳方法是最大化组合似然度,为此需要每次测量的完全拟合模型和原始数据。 但是,仅在极少数情况下可以公开获得此信息。 在没有此信息的情况下,最常用的组合方法无法解决不确定性之间的这些相关性,这可能导致严重的偏差,如本文所示。 此处讨论的方法为该问题提供了解决方案。 它仅依赖于公共结果及其协方差或H
所属分类:
其它
发布日期:2020-04-29
文件大小:935936
提供者:
weixin_38595850
基于差分型思维进化算法的受限广义预测控制
针对广义预测控制(GPC)的滚动优化对受限控制量求解的复杂性,笔者提出一种基于差分型思维进化算法的受限广义预测控制方法(DMEAGPC)。用差分型思维进化算法处理带约束的非线性优化问题,以此作为滚动优化策略,求得最优控制律。并将该算法应用于电厂再热汽温系统,仿真结果验证了该算法的有效性和可靠性。
所属分类:
其它
发布日期:2020-06-20
文件大小:186368
提供者:
weixin_38506713
使用差分合成Kong径干涉仪进行三维成像
合成Kong径雷达干涉仪(InSAR)可以使用跨轨干涉仪获得具有高空间分辨率和高度精度的三维地形图[1]。 常规InSAR从SAR数据生成三维图像。 但是,当工作波长从微波转变为光波时,发射天线和接收天线对平台振动和波束质量变得非常敏感[2]。 通过差分接收天线的形成,我们可以使用合成Kong径成像激光(SAIL)概念来放宽对平台和激光的要求[3]。 视线运动约束减少了几个数量级。 我们根据干涉图的位置介绍两种独特的天线结构形式。 第一种架构可以简化时分多路复用操作下的干涉图处理和相位提取算法。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-24
文件大小:453632
提供者:
weixin_38657465
选择方法结合多目标差分进化求解考虑风电的动态经济排放调度问题
清洁能源,例如风能,最近在发电中起着重要作用。 在本文中,多目标差分进化(MODE)的修改版本用于通过将风力发电厂纳入系统来解决扩展的动态经济排放调度(DEED)问题。 DEED是一个非线性且高度受限的多目标优化问题,预测负荷随时间变化。 燃料成本和污染排放是要优化的两个目标,并且考虑了阀点效应,旋转储备,实际功率损耗以及斜率。 为了有效地求解模型,在MODE算法中使用了一组选择方法。 实时输出调整和惩罚因子方法用于处理复杂的约束。 首先在不考虑风能的情况下,针对几个多目标基准问题和DEED问题
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-14
文件大小:702464
提供者:
weixin_38653508
基于差分进化算法的油田区域配电网无功优化技术的研究
针对油田区域配电网负荷大、无功严重不足、电力损耗大的特点,提出了一种适用于油田区域电网的无功优化方法。该方法建立了综合考虑系统的经济性和安全性并使其互为约束的无功优化数学模型,并采用在电力系统无功优化领域应用较少的差分进化算法对模型进行求解。该方法具有优化结果与初始值的选取无关、需要控制量少和容易找到全局最优解的优点,实例分析和不同优化算法对比结果表明了所提出的区域配电网无功优化方法的可行性和有效性。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-03
文件大小:1010688
提供者:
weixin_38747566
基于差分进化算法的多用户OFDM自适应资源分配
针对多用户正交频分复用系统自适应资源分配问题,提出一种改进的子载波和基于差分进化算法的功率自适应分配算法。该算法首先在均等功率下进行子载波分配,然后通过添加约束条件检测改进步骤,改进差分进化算法,并采用该算法根据设置的兼顾用户公平性与系统容量的目标函数,全局寻优实现用户间的功率分配。仿真结果表明,算法在低算法复杂度及兼顾用户公平性的情况下实现了较高的系统容量提升,证明其有效性。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-03
文件大小:481280
提供者:
weixin_38538381
面向产品线交互配置不一致性修复的差分IBEA算法
在大规模复杂系统产品线工程中,人工配置难免会导致配置的不一致,即,配置数据会违背预定义的约束(也可以称为一致性约束).对于大规模复杂系统产品线体系结构,比如信息物理系统产品线,往往存在成百上千的可变点以及约束,而且约束与可变点之间存在复杂的依赖关系,为不一致配置的修复带来很大的挑战.为了解决这个问题,针对前期提出的基于多目标搜索以及约束求解技术的自动不一致配置修复推荐框架(Zen-Fix),提出一种改进的IBEA 算法(DeIBEA).DeIBEA 通过将差分引入IBEA 算法,搜索过程中,基于
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-22
文件大小:893952
提供者:
weixin_38698174
基于差分进化的水泥烧成系统动态优化算法
针对水泥烧成过程的资源浪费以及难以建立有效数学机理模型的问题,提出一种基于水泥工业烧成系统动态能耗优化方法。该方法利用卷积神经网络构建了烧成系统电耗与煤耗的目标函数,利用差分进化算法对运行指标进行反向求解,得到符合当前工况的较优的运行指标。由于实际生产工况会随着时间变化,所以将未来时刻的运行指标与电耗、煤耗保存下来,再次输入神经网络中进行训练,并通过当前时刻的实际运行指标值确定运行指标的约束范围,使优化值可以满足实际运行指标的调整要求。该方法实现了水泥烧成过程动态能耗的目标优化,有效地降低了水泥
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38685857
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