双渠道供应链多期多目标动态选址模型

考虑双渠道供应链环境下的物流配送选址问题的特殊性,建立顾客需求随机环境下,考虑网络直销和中央仓库传统零售渠道相结合的中央仓库多期多目标动态选址模型,模型不仅考虑了最小化相关的运作成本,并且考虑了客户的最大满意度,给出了中央仓库在整个规划期内的打开、运营、关闭和再次打开的成本表达式,使用主要目标法将多目标转化为单目标模型.设计了基于顾客满意度的贪婪启发式求解算法.求解结果表明,该结果包含了以最小化物流成本为目标的选址模型的最优解,为双渠道供应链环境下的中央仓库选址提供了更加灵活并且全面的依据.     

航空集群协同搜索马尔可夫运动目标方法

针对航空集群执行未知区域的协同搜索任务,提出一种分布式模型预测控制(distributed model predictive control,DMPC)下的贪婪迭代决策方法。该方法首先建立航空集群飞行器的运动模型,对其运动特性进行分析,而后采用搜索信息图模型,描述未知环境下动态目标随搜索过程变化的变化趋势；再用马尔可夫链表征目标隐潜运动,对其进行预测；最后在DMPC的基础上,采用随机决策序列下的贪婪迭代算法进行问题求解。并对所提方法的稳定性和收敛性进行分析。同时通过设计仿真实验,验证了该方法的可行性和优越性。     

贪婪胚上的横截理论

通过对贪婪胚结构的讨论，利用Ｒａｄｏ－Ｈａｌｌ定理，得到了截拟阵定理，Ｐｅｒｆｅｃｔ定理及关于相异代表系的结论，它们是拟阵结构中相应定理的推广。     

基于遗传算法的Job-shop调度问题研究

Job-shop调度问题是一个强NP－难问题。为此提出了一种简单，易操作的遗传算法对该问题进行求解。采用一种插入式贪婪解码算法保证生成的调度是活动调度(active schedule)。通过几个著名的Muth and Thompson测试例子及与目前较好的遗传算法的比较实验，以验证这一算法的有效性。     

水声网络中生物友好的网关部署优化

海洋哺乳动物与水声传感器网络共享水声信道,导致网络端到端延时增加,数据包投递率降低.针对这一问题,提出一种生物友好的水声网络多网关部署优化策略.该策略以网关作为网络的数据汇聚中心,用统计学方法确定海洋哺乳动物位置,并根据水声信道模型计算生物干扰半径,从而确定生物-网关干扰区域.以最小化网络端到端平均时延为目标,联合整数线性规划和贪婪-交换启发式算法优化网关部署.仿真结果表明:与随机部署和不考虑生物干扰的网关部署方法相比,采用本文策略使端到端时延降低62%和52%,数据包投递率提高36%和19%.     

面向VANETs改进的GPSR路由算法

针对车载网络GPSR的路由空洞问题,分析了现有策略的不足。为此,提出改进的GPSR。在改进的GPSR中,当节点已达到局部优化,即贪婪算法无法传递数据包,就利用邻居节点竞争方式转发数据包,并基于邻居节点的权值,选取最优的下一跳节点。仿真结果表明,改进的GPSR在数据传输率、端到端传输时延、路由长度方面均有较好的性能。     

拟阵与贪婪算法

给出拟阵的等价条件及拟阵中 ｋ 元集的个数,最后对加权拟阵用贪婪算法算出所有最重元．     

一种新的基于贪婪法的CDM时隙分配最优化算法

引入了协同决策的思想,研究一种新的地面等待策略-基于协同决策的地面等待(GDP-E).首先研究了GDP-E的实施过程以及其中的算法,其次,基于Compression算法的单元受限的现状,分析研究了地面等待程序必须考虑的各空中交通参与方的影响和地位,并建立了数学模型,借助贪婪法求局部最优的思想协同优化了各方的利益,提出了新的"压缩算法",为保证航空公司拥有时隙的公平性,文中采用了补偿函数来强化或弱化对航空公司的公平性.仿真结果显示:此改进算法在很大程度上提高了机场的运作效率,减小了航空公司的总延误成本,保证了航空公司服务对象的利益,且算法具有自适应能力,易于工程实现.     

基于相对残差的LDPC码动态调度译码算法

针对低密度奇偶校验码的动态调度译码算法中存在的震荡现象和贪婪特性问题,在基于变量节点消息残差置信传播算法的基础上,提出一种基于相对残差调度的置信传播算法。对变量节点进行分组,以变量节点向校验节点传递消息的相对残差值作为参考,优先更新相对残差值最大的节点,加快译码收敛速度。对于译码过程中震荡的变量节点,对其更新前后的后验LLR(log likelihood ratio)消息值做加权平均处理,提高震荡节点的可靠度。在算法迭代的过程中对变量节点向校验节点传递消息的相对残差值作衰减处理,缓解译码算法的贪婪特性。仿真结果表明：与VC-RBP算法相比,在误比特率为10-5时所提算法译码性能可以获得0.3～0.4 dB的增益,同时拥有更快的收敛速度。     

一个竞争选址问题的新模型及其求解算法

提出了一个竞争环境下使获得的市场份额最大化的选址模型,该模型通过引入竞争设施聚集引起的需求增长率和距离折扣率来刻画设施的聚集效应.同时给出了求解该模型的分支定界算法和贪婪算法,并通过一个数值例子说明和检验以上算法.最后,分析了需求增长率和距离折扣率对选址决策的影响.