高速公路应急救助的资源规划选址模型

探讨了高速公路交通事故紧急救助的资源需求,分析了救援响应时间与救援资源布局的关系.以路段为分析单元,根据路段事故数和事故损失计算了路段的权重,提出了成本限制条件下,使救援系统效益最大的优化模型.提出了模型的求解算法,以最优效益为优化测度,用贪婪算法可得模型的满意解.最后,以实例说明了模型的应用.     

突发事件应急救援物资调度的优化研究

突发事件应急救援物资调度是应急救援体系中至关重要的组成部分,及时有效的物资调度是保障事故救援顺利进行的重要前提.研究针对突发事件救援物资需求动态变化条件下的物资调度问题,建立了以救援结束时间最早和救援相关费用最少为目标的多目标优化模型,采用分层序列的思想进行求解,并设计了基于贪婪算法的求解方法.通过算例分析发现在突发事件应急救援的最早结束时间没有改变的情况下,运用该优化模型使得所产生的相关费用减少了1.173 3万元,同比减少1.04%,验证了所建模型的有效性及方法的可行性.     

基于概率覆盖模型的无线传感器部署

在给定每个离散的网格点的覆盖度要达到K,精确度达到T的条件下,提出了一种基于概率模型的覆盖算法,并在Matlab中进行模拟.将该算法与平均算法、随机算法的模拟结果相比较,得出在相同前提下该算法所需的传感器数目最少.     

基于贪婪随机自适应过程的多类型卫星联合任务规划技术

对地观测卫星任务规划问题需要考虑侧视、星上能量、数据容量和数据传输等多种约束,是一类复杂的组合优化问题,现有研究大多对问题进行了不同程度的简化。面向多种载荷类型卫星的联合任务规划问题,考虑上述多种约束,基于贪婪随机自适应搜索过程提出了一种新的混合算法对问题进行求解。实验结果表明,该混合算法在多星联合任务规划领域是可行有效的。     

基于SC-FDMA的可调公平度动态子载波分配算法

高速无线数据传输利用自适应的资源分配方式以对抗无线传输环境的不利影响。基于单载波频分复用系统提出一种最大平均容量动态子载波分配算法,并在此算法基础上引入公平系数,提出一种公平度可调的动态子载波分配算法,以实现系统分配公平性与总容量性能之间的权衡。仿真结果表明,最大平均容量算法在显著降低算法复杂度的同时,能获得与贪婪算法相近的系统总容量及误码率性能。可调公平度算法通过调整公平系数,能在较大范围内调整信道资源分配的公平度,满足不同传输质量需求,且不增加算法复杂度。     

移动通信基站信号频率分配优化算法研究

为解决在移动通信基站信号频率干扰的问题,提出一种减弱或者消除在移动通信中频率干扰的优化算法.运用贪婪算法计算出单个基站的频率分配,再运用图论的建立、DP思想分配每个基站,为后续基站的建立提供一个理论体系结构模型.通过提出基站信号频率分配优化算法思想,结合通信信号干扰实验,DP思想解决信号干扰的疑惑,从而减少物理抗干扰时仪器使用带来的危害.仿真实验表明:优化算法在一定程度上削减了基站内的信号频率干扰.     

基于改进的模拟退火算法求解0／1背包问题

提出了一种改进的具有变异和倒位算子的模拟退火算法,并将其用于求解0／1背包问题,其性能较标准模拟退火算法和贪心算法都有很大的改善．通过大量的数值实验,证明了文中改进的模拟退火算法求解背包问题的有效性和实用性．     

改进的克隆选择算法求解0——1背包问题

提出了一种改进的克隆选择算法(Improved CSA),该算法采用贪婪策略与宽限边界值相结合的方法,利用未成熟优良子群体提供的信息修改个体基因位来改善种群质量;同时增加一个历史至当前代最佳个体记忆单元防止种群退化.通过对2个0-1背包问题的仿真实验表明:该算法比一般CSA算法和遗传算法能更快的找到最优解;其搜索效率更高,性能更加稳定.     

数据挖掘分类问题的贪婪粗糙集约简算法

基于贪婪算法和粗糙集方法,给出了一种处理数据挖掘分类问题的属性约简算法:贪婪粗糙集约简算法GRSR;在测试中得出的约简集为原始集的1/3,表明了它是一个有效的算法·其想法是:从初始约简集为空集开始,选择使分类质量最大的属性,将它加入约简集;再从余下的属性中选择使分类质量最大的属性并加入约简集,重复直至找到满意的约简集·     

基于改进双向RRT算法的机器人路径规划

针对双向快速搜索随机树（BI-RRT）算法在路径规划中存在目标导向性差、收敛速度慢、路径拐点多的问题,提出了一种改进BI-RRT算法。通过目标导向引导随机树更快朝向目标点生长,提高收敛速度。引入贪婪路径优化策略,有效减少路径拐点,提高了路径规划算法的效率。同时提出了一种圆盘碰撞检测的算法,并在多个场景中用Matlab平台进行了圆盘移动机器人的路径规划仿真实验,实验结果验证了所提出算法的可行性和有效性。