面向全自动控制交通系统的车辆调度算法

结合遗传算法和贪婪算法的优点,提出了聚类贪婪遗传算法,构建了一个全自动控制交通系统的仿真系统;针对遗传算法、贪婪算法和聚类贪婪遗传算法分别进行实验,并比较其实验结果.结果表明:当系统趋于稳定时,聚类贪婪遗传算法能够提高叫车请求的平均响应时间,从而避免叫车请求饿死的情况;聚类贪婪遗传算法可用于全自动控制交通系统车辆的调度.     

TSP改进算法及在PCB数控加工刀具轨迹中的应用

电子信息产业的迅猛发展给电子制造技术带来严峻挑战和剧烈的市场竞争.针对电子元器件最基础部件--印制电路板的孔位加工所急需解决的效率问题,提出了一种印制电路板焊盘(孔位)加工刀具轨迹优化技术,即一种面向工程应用的综合应用贪婪算法和蚁群算法进行问题求解的方法,以解决由于孔多、空行程现象严重而带来的加工时间浪费问题.实际应用效果较好,提高加工效率23.9%,取得了较好的经济效益.     

增长的可导航网络模型

复杂网络具有3种重要的结构特性：小世界性、scale-free性和可导航性,反映它们的经典模型是：Watts-Strogatz模型、Barabási-Albert模型和Kleinberg模型.为了全面地反映出这些特性,在经典网络模型的基础上提出了一个新的增长可导航网络模型,这个模型同时具有这3种重要特征,并且在这个网络模型上使用贪婪算法时,它与Kleinberg模型具有相同的导航效果,有时甚至更加优越.     

移动Ad Hoc网络中机会路由转发策略的研究

针对移动无线自组织（Ad Hoc）网络中使用机会路由协议时,采用贪婪转发策略会引起“没有后续转发节点”这一现象,提出了一种新的应用于移动Ad Hoc网络的机会路由转发策略—考虑后续路径的转发策略。主要思想是在报文每跳传输之后进行下一跳转发节点选取时,不仅考虑各个候选节点本身距离目的节点的距离,还要考虑经过此节点的转发,当前数据报文能否成功到达目的节点。仿真结果表明,对比于采用贪婪转发策略的机会路由协议,考虑后续路径的转发策略能够有效地减小无后续转发节点的现象,提高数据传送成功率和网络吞吐率,具有较好的可靠性。     

基于效用替代率的物资储备量模型与算法

研究在物资储备有容量限制且需求未知的情形下,考虑多种物资之间具有替代性时应如何决定各物资的储备量,使得所有储备物资在满足需求时带来的效用尽可能大的物资储备问题.对物资之间的替代性进行分析并给出了效用替代率的定义,在此基础上建立一般的物资储备量模型,分析了该模型与背包问题模型以及指派问题模型之间的区别和联系.针对该问题的一种特殊情形设计了效用替代率贪婪算法并进行了算法的性能分析.最后通过一个数值算例说明引入替代率可以改善物资储备的效用.     

智能代理模拟在电力市场中的运用

基于智能代理的模拟仿真方法已成为电力市场研究的一种新颖而有效的途径.文中结合某一实际区域电力市场模拟系统的构建,介绍了适合模拟发电厂商报价的智能代理学习算法,详细阐述了VRE learning算法、Q-learning算法以及贪婪算法在模拟系统中的运用及实现框架,并分别探讨了学习算法在代理报价收敛问题上的不同处理方式.算例结果表明,智能代理模型及学习算法能够模拟发电厂商的理性竞价行为.     

基于K2算法的因果结构学习研究综述

贝叶斯网络是一种处理不确定性知识的有效工具,因为其能很大程度降低推理的复杂度,在数据挖掘、机器学习等领域得到了广泛的应用.贝叶斯网络结构学习是其重要研究内容之一,其中K2算法由于其能有效避免似然等价问题,以及在时间复杂度和准确度上都优于大部分经典算法,因此备受研究者关注.针对K2算法受节点序约束,采用贪婪搜索技术处理模...     

改进算术优化算法求解考虑机器老化效应和工件释放时间的作业车间调度问题

研究考虑机器具有老化效应和工件带有释放时间约束的作业车间调度问题（job shop-scheduling problem, JSP）。建立以最小化最大完工时间为目标的调度优化模型,并设计1种改进的算术优化算法（improved arithmetic optimization algorithm, IAOA）对该问题进行求解。算法首先通过排序值转换规则将IAOA连续解空间映射到JSP的离散空间,并对JSP进行编码,然后使用插入式贪婪解码算法进行解码。提出了非线性数学优化加速函数和6种邻域搜索策略对标准算术优化算法（arithmetic optimization algorithm, AOA）进行改进。通过在33个JSP数据集上进行测试并与AOA、灰狼优化算法和算术三角函数优化算法进行对比分析,结果表明提出的IAOA具有较好的优化效果以及收敛能力,且该算法克服了AOA求解精度低、收敛速度慢的缺陷。     

移动自组织网中基于贪婪蚁群算法的广播策略

广播是移动自组织网络(mobile ad hoc network, MANET)传递信息和建立路由的重要操作。为解决广播过程中的链路冗余和广播风暴问题,提出一种基于贪婪蚁群算法(greedy ant colony algorithm, GACA)的广播策略。首先,结合路由节点的数据包总传输距离、链路数目和链路质量建立目标函数。然后,通过GACA达到目标函数的最小值并规划出最优信息广播路由。最后,转发节点根据路径要求转发信息。仿真实验表明,该策略能够合理地利用网络资源、减少信息冗余以及避免广播风暴的发生。     

多用户OFDM系统基于用户调度的子载波和比特分配算法

在多用户正交频分复用（OFDM）系统中,通过运用调度技术对动态资源分配的贪婪算法进行改进,增加了系统接入用户的数量．该算法中,基站的调度器根据用户的服务要求（QoS）确定用户分配资源的优先权,无线资源分配模块（RRA）根据用户调度信息,利用贪婪算法动态分配子载波和比特给用户．仿真结果表明：与原始贪婪算法相比,改进算法能满足更多用户的服务要拉