一种车载Ad Hoc网络的分布式位置服务路由策略

针对现有基于位置的路由协议如GPSR(greedy perimeter stateless routing)协议的性能受目的节点位置移动影响过大的问题,提出一种基于分布式位置服务的路由策略?该路由策略通过在路网中引入分布式位置服务器来协助数据分组转发,分布式位置服务器除了定时维护其辖区内车辆节点的位置信息并存入本地节点位置表外,还定时与邻居位置服务器交换本地节点位置表中的信息并保存于邻居表?基于这些节点位置信息表,在路由策略中,发送节点首先将数据分组转发至本地位置服务器,继而本地服务器根据本地节点位置表或邻居表中目的节点的相关信息做下一步的路由决策,直至将数据分组转发至目的节点?结果表明,在节点高动态移动的车载Ad Hoc网络环境中,基于分布式位置服务的路由策略能够有效提高分组投递率并降低路由开销, 且更能适用于网络拓扑捷变的车载Ad Hoc网络?     

基于部分可观察马尔科夫决策过程(POMDP)的贪婪算法次优频谱接入

在ad hoc网络中,由于受硬件和能量的限制,在没有数据发送的情况下,次用户无法监控到频谱,不能执行全频谱的感知,因此,针对现有的机会频谱接入(OSA)算法大都基于信道状态具有完全知识的马尔科夫建模的情况,提出了基于部分可观察的马尔科夫(POMDP)的决策论方法,该方法综合考虑了机会频谱共享系统的感知和接入优化策略。由于受维数灾难的影响,设计了一种基于贪婪算法次优的频谱接入方法,并从理想感知和感知错误存在两方面进行仿真分析。结果表明,在POMDP模型下该方法能有效地避免主次用户之间的资源使用冲突,实现对频谱的有效利用。     

求一般图的最小顶点覆盖集问题的混合贪婪算法

现有的求一般图的最小顶点覆盖集近似算法或者近似比较高,或者为降低复杂度限制了图的规模,或者算法搜索过程中盲目性大.根据顶点的度特点及贪婪法的思想,提出了邻接度数、覆盖边等主要概念,并在此概念的基础上设计了混合贪婪算法.该算法设计思路清晰,容易理解,易于编程实现,且在最坏情况下的时间复杂度为O(|V|2),执行效果较好,性能近似比不大于4/3,接近已知的可能的近似比下界1.166 6,低于2005年认为最低的近似比1.361,是图的最小顶点覆盖问题算法的一个较好的补充.     

贪婪算法及其在交通灯控制系统中的应用研究

阐述贪婪算法在以 DSP 芯片为核心处理器的十字路口交通灯控制系统的应用设计。系统采用TMS320VC5416为核心主控制电路,并由 CPLD可编程逻辑器件构成I/O空间扩展模块。实验测试结果表明,利用贪婪算法能较好实现单个十字路口交通灯的车辆通行时间的优化控制、信号灯快速准确切换、倒计时显示以及路况信息液晶显示等功能,使得十字路口的车辆总等待通行时间最短,达到高效和稳定的任务调度。     

用MATLAB求解TSP问题的一种改进遗传算法

TSP问题是遗传算法得以成功应用的典型问题.提出一种改进的义叉和变异算子来解决TSP问题,并给出其算子的MATLAB程序.通过实验,发现改进的算法比传统算法收敛速度更快,适应值更优,说明改进算法是有效的.     

最大和搜索结果多样性问题及其贪婪算法分析

研究互联网搜索结果的最优多样性问题.给定用户搜索关键词较少,以及关键词本身的多义性,同时由于搜索系统一次呈现结果存在数量上的限制,系统常不能准确定位用户的真实搜索需求.为了最大化覆盖用户的搜索需求,搜索系统显示的结果不仅需要最大化同关键词的相关性,而且需要最大化结果之间的差异性.考虑了最大和搜索结果多样性问题,给出了贪婪算法,并针对实际中的差异性度量常常不满足三角不等式的情况下,分析证明了该贪婪算法具有的近似性能比.结果表明贪婪算法具有很好的理论近似性能.     

基于改进局部搜索遗传算法的目标分配决策

为满足舰载武器目标分配需求,对传统的局部搜索遗传算法进行了改进,并用其求解目标分配问题的最优解。构造了适合于目标分配问题的染色体;设计了搜索性能较好且能够保留优秀基因的交叉操作方法;将局部搜索机制引入标准遗传算法,提高了目标分配算法的收敛速度;把模拟退火算法引入局部搜索问题,在一定程度上避免了局部最优问题;将贪婪算法应用于局部搜索提高了最优分配方案的搜索效率。仿真计算表明,改进局部搜索遗传算法的目标分配性能优于已有算法。     

基于改进贪婪式算法的AMR任务分配

采用自主移动机器人AMR(Autonomous Mobile Robot)集群智能、高效处理机场行李时,为了解决机场环境中AMR集群的分配调度问题,提出一种改进贪婪式算法的任务调度策略.根据随机行李数量,分配合适的AMR数量执行处理任务.该算法综合考虑在机场环境下行李任务的到达规律和AMR特性,据此改进贪婪选择策略,使其较其他算法更好体现行李任务与AMR之间的调度分配关系.首先,采用A*算法计算代价,能够获得更加符合实际环境的代价值;其次,对AMR进行类型划分和使用预先出发的策略,减小了任务分配时间和系统运行时间.仿真结果表明,该算法与相关文献算法相比,能够获得更小的任务分配时间和系统运行时间.     

基于表面自适应的定向贪婪选路

针对无线传感器网络中基于位置的路由算法中存在的重复搜索和冗余计算问题,提出一种基于表面自适应的定向贪婪路由算法(DGAFR).该算法充分发挥贪婪转发、表面路由转发和定向选路的优势,依据局部区域节点的状态信息进行整个网络的路由选择.理论上分析证明DGAFR算法具备渐近最优性;仿真结果表明,相比于GPSR和GOAFR,该算法降低了大量额外的通信和计算开销,更适于大型的传感器网络.     

基于子空间追踪算法的稀疏子空间聚类

稀疏子空间聚类是处理高维数据聚类的有效途径,而相似度矩阵的构造是稀疏子空间聚类的关键一步。文章引入子空间追踪算法来构造相似度矩阵,并由此给出了保证特征选择和特征再选择的充分条件。数值实验表明,子空间追踪算法所选择的原子相比经典的正交匹配追踪算法,其选择的原子更具代表性,精确特征选择率更高,聚类误差也得到了保留甚至更低。