ICODE 竞赛常见优化代码行数的方法 在 ICODE 竞赛中，优化代码行数是一个非常重要的方面。通过合理的优化，可以大幅减少代码的行数，提高编程效率和代码可读性。本文将介绍五种常见的优化代码行数的方法，帮助编程选手提高编程水平和竞赛成绩。 一、使用幂运算的知识优化 在编程中，幂运算是一个常用的数学运算符。通过使用幂运算，可以将一些复杂的计算简化为简洁的公式。例如，计算 2 的幂次方可以使用幂运算来实现：2^0 = 1 ； 2^1=2 ； 2^2= 4； 2^3= 8。这种方法可以大幅减少代码的行数，使得代码更加简洁和易读。 公式：(n-1) ^2 +1 这种公式可以应用于各种编程场景中，例如计算数组的索引、计算矩阵的元素等。通过使用幂运算，可以将复杂的计算简化为简洁的公式，大幅提高代码的执行效率。 二、使用数列的通项公式知识优化 数列是编程中常用的数据结构之一。通过使用数列的通项公式，可以将复杂的计算简化为简洁的公式。例如，计算数列 1 2 4 7 的通项公式是：an =n*(n-1)/2+1。这种方法可以使代码更加简洁和易读，同时也可以提高代码的执行效率。 三、巧用 前进为 0 步数的优化 在编程中，有些情况下需要将变量初始化为 0。通过巧用 前进为 0 步数的优化，可以将代码简化为简洁的公式。例如，32 题中可以使用这种方法来优化代码，使得代码更加简洁和易读。 四、重置变量初始值的优化 在编程中，变量的初始值是一个非常重要的方面。通过重置变量初始值，可以将代码简化为简洁的公式。例如，可以将变量的初始值设置为 0 或者其他适当的值，使得代码更加简洁和易读。 五、取消变量的初始值，将增量提前至循环内首行 在编程中，有些情况下需要取消变量的初始值，并将增量提前至循环内首行。这种方法可以将代码简化为简洁的公式，使得代码更加简洁和易读。例如，可以将变量的初始值设置为 0，将增量提前至循环内首行，使得代码更加简洁和易读。 ICODE 竞赛中的代码行数优化是一个非常重要的方面。通过合理的优化，可以大幅减少代码的行数，提高编程效率和代码可读性。本文介绍的五种方法可以帮助编程选手提高编程水平和竞赛成绩。

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Matlab综合能源系统优化代码 考虑光热电站（CSP电站）和ORC的综合能源系统优化的建模求解 程序中包含了新能源发电、ORC循环等，以运行成本、碳排放成本、弃风弃光惩罚成本等为目标函数，基于9节点电网、6节点气网、8节点热网、4节点冷网进行仿真分析。 程序中注释详细，数据完整，计算结果可靠，还有配套的文件说明材料，可以帮助更快的掌握代码内容。 适合入门综合能源系统领域的人学习。

matlab解决路径优化代码 2020.SRTP 2020.7-2021.5 -- The SRTP Qt project 今天是2021.2.4，这是我第一个同步github的工程，当然也是验证自学成果的第一个工程 该工程基于Qt开发，方向为高铁的动力投切 涉及到Qt对excel的数据读入，PID控制等，是一项基于matlab的移植程序 使用说明： 默认读取文档为Excel，记得填写文件后缀 文档数据的首行为空行，数据应从第2行开始 .pro文件的eigen路径记得更改，不然会报错 “数据”文件夹中有列车运行的相关数据，运行该程序时需要将表格拷背到QT编译后的文件夹中 过程简记： 3/10 移植过程中因为matlab中有太多的矩阵运算而遇到许多困难，尝试使用Eigen库移植matlab。 3/25 采用Eigen库的移植程序已基本完成，不过Cal_resistence函数部分仍有问题，输出数据和matlab有较大差异，float型会因为填充未满的小数部分而随着迭代次数的增加放大误差，仍未想到有效解决办法，PID部分仍没debug，图形化界面仍没开始。 3/31 Cal_resiste

matlab解决路径优化代码二元结构的拓扑优化（TOBS） Matlab代码，用于通过TOBS方法使用二进制设计变量和顺序整数线性编程进行拓扑优化。 作者： Raghavendra Sivapuram（加利福尼亚大学）， Renato Picelli（圣保罗大学）， 数值特征： 问题线性化； 移动限制（限制放松）； 灵敏度过滤； 整数编程*。 *此代码使用Matlab的混合整数线性规划求解器“ intlinprog”。 为了获得更好的性能，我们建议使用CPLEX库，该库可从IBM网站免费下载。 安装CPLEX之后，安装路径是： % Add CPLEX library. addpath( ' /opt/ibm/ILOG/CPLEX_Studio1271/cplex/matlab/x86-64_linux ' ); addpath( ' /opt/ibm/ILOG/CPLEX_Studio1271/cplex/examples/src/ ' ); 和 % options.Optimizer = 'cplex'; options.Optimizer = ' intlinprog ' ; 必须

88行matlab拓扑优化代码托斯 高效的51行Matlab代码，用于拓扑优化。 TOSSE（相同尺寸元素的拓扑优化）是用于2D和3D拓扑设计问题的Matlab代码。 该代码使用称为TOP88的经典88行代码作为基础，以开发一种硬0-1进化算法，该算法在每次迭代时都将元素杀死。 新代码由51行组成，并且不牺牲任何可读性，因此它对于想要接触该领域的从业人员很有用。 该算法显示出优于TOP88的平均范围和几乎没有棋盘格图案的结构的效率。 有关理论和数值结果的更多详细信息，可以查看以下文章： 用法 在此项目中，可以使用三个代码： tosse.m tosse_cant.m tosse3d.m 第一个是Messerschmitt-Bolkow-Blohm（MBB）光束的拓扑优化代码。 可以通过在Matlab终端中键入以下命令来启动代码： tosse(nelx,nely,volfrac,mu) 其中nelx是在x轴元素的数量， nely是在y轴上的元素数， volfrac是在最终的设计和所需的体积mu在所述体积降低参数。 一个实际的呼叫示例是： tosse(180,60,0.5,0.97) 对于1

蜣螂优化算法(Dung beetle optimizer)是2022年底11月新出的优化算法，这里提供python版本的代码，用于函数极值寻优，效果好

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感谢 Yarpiz 团队 该算法的思想 首先，我们生成随机解 然后我们开始迭代GA的第一部分，将GA结果与PSO结果进行比较，然后选择最佳 这些解决方案转到PSO算法并创建新解决方案并将新解决方案与GA进行比较并选择最佳 等等像布谷鸟算法（CA）

matlab代码粒子群算法哈里斯鹰队优化（HHO） 该存储库包含用于优化基准功能的Harris Hawks优化代码（matlab M文件）： . ├── img | ├── convergence-2d.png | ├── convergence-50d.png | ├── logo.jpg | ├── schwefel_222.gif | └── trajectory.png ├── _config.yml ├── hho.m —— [function of harris hawks optimization] ├── LICENSE ├── README.md └── test.m —— [a test for 'hho.m'] 用法 [fbst, xbst, performance] = hho ( objective, d, lmt, n, T, S ) 在哪里 objective是目标功能的功能句柄 d是设计变量的尺寸 lmt是设计变量的限制； 是具有d行和2列的矩阵，第一列包含所有维度的下限，而第二列包含所有维度的下限。 n是粒子群的总体大小 T是最大迭代时间。 fbst是