两阶段遗传算法在求解TSP问题中的应用

为了提高利用遗传算法求解TSP(traveling saleman problem)问题的能力,给出了一种种群多样性的定义,提出了一种利用2个阈值在贪婪优化遗传算法和退火单亲遗传算法间切换的两阶段遗传算法,从而可以在保持种群多样性的基础上优化种群.两阶段遗传算法在种群多样性下降到一定程度时,转换遗传方式,在继续寻优的同...     

基于时间满意的集覆盖问题及若干贪婪算法应用研究

传统的选址问题过于简单地考量时间这一对企业竞争力影响重大的因素。针对这一特点，对时间满意度函数进行了定义，从顾客角度考虑覆盖半径，从企业角度考虑覆盖比例，提出比传统集覆盖问题更一般的基于时间满意的覆盖选址问题。在给定的网络G（V，A）中，以最小化总的建站成本为目标建立这一问题的整数规划模型，并应用3种被证明为在覆盖选址问题中计算效果很好的贪婪算法对不同规模的问题进行求解计算。     

非周期实时任务过载的判别和处理机制

提出一种基于任务价值的非周期实时任务过载处理机制. 在给出一种非周期实时任务过载判断方法的基础上,将任务的截止期和价值这两个参数结合起来,提出处理实时任务过载的数学模型,并采用改进的动态贪婪算法求解. 设计了任务参数和任务价值函数,从实现价值率方面分析改进的动态贪婪算法的性能. 实验结果表明,在所有额定负载条件下,改进的动态贪婪算法相对于截止期优先、最高价值优先和鲁棒最高价值优先等算法能达到更高的实现价值率.     

多维0-1背包问题的新型近似解法

运用属性论的转换程度函数,结合贪婪算法和核问题的研究思路提出了多维0-1背包问题的一种新型近似解法。该算法对生产实践中的四大类背包实例都有很快的收敛速度。特别是常规方法难以解决的最大子集和实例及强相关实例,算法能在一个很好的时间范围内给出近似度为99.7%的近似满意解甚至是最优解。     

感知能力异构的无线传感器网络优化部署机制

为了在满足网络覆盖要求的前提下,降低网络配置所需经济成本、延长网络生存时间、提高通信质量,研究由感知能力不同的传感器所组成的传感器网络的节点部署问题.采用了节点配置值、网络配置总值和节点数目3个指标,反映网络的配置水平、经济成本、通信质量和能耗情况.该文给出了问题的整数线性规划模型,并指出这个问题是NP完全的.提出了近似但计算有效的贪婪优化部署算法.通过找出最佳部署位置、传感器类型和感知方向,实现网络的优化配置.仿真结果表明,该算法可以降低网络配置成本和工作节点数,具有较好的优化部署效果.     

基于Visual c^＋＋ 的0-1背包问题的贪婪算法

背包问题是经典的NP组合优化问题之一,在管理中的资源分配、投资决策、装载问题等领域有着广泛的应用。文中给出0-1背包问题的数学模型,然后简单介绍了贪婪算法,并使用这这种算法解决0-1背包问题,通过在viusal c 6.0环境下对算法进行测试和分析,实验结果证实了所提出方法的有效性。     

一种基于贪婪算法的KNN参数选择策略

K近邻算法是基于向量空间模型的最好的文本分类算法之一。使用KNN算法时通常要用贪婪算法进行参数选择,最终的参数不仅取决于每个参数的初始值及候选值,而且和参数选择的顺序密切相关。不同的参数选择策略间存在较大差异,通过实验,指出了KNN算法进行文本分类时一个较好的参数选择策略。     

一种求解多维背包问题的小世界算法

针对遗传算法求解复杂组合优化问题时出现早熟收敛和种群多样性丧失等问题,提出了一种解决多维背包问题的二进制编码小世界算法(BSWA).BSWA算法依据社会学中的小世界现象搜索机理,采用类似遗传变异操作的局部搜索,而非遗传算法中的交叉操作.针对多维背包问题的多约束性,BSWA算法还按照价值资源比大小对不可行解进行贪婪修正,以保证求解的正确性.与遗传算法相比,BSWA可以在一定程度上克服早熟收敛,在保持种群多样性和求解精度方面均体现出较大的优势,具有解决复杂组合优化问题的潜力.对55个标准的多约束0-1背包问题进行了50次随机实验,结果表明,BSWA算法对于其中72.73%的问题可以次次获得最优解,对于其他不能次次求解到最优解的问题,也可以获得非常接近全局最优解的满意解.     

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     

用Memetic算法求解有时间约束的TSP问题

设计了一种基于双重局部搜索策略的Memetic算法用于求解带有时间约束的旅行商问题.在基本遗传操作中.分别采用顺序交叉算子和交换变异算子,同时在每次交义和变异后均通过随机数来决定是采用贪婪倒位变异算子还是采用递归弧插入算子进行局部搜索优化.实例仿真分析表明该算法快速高效,并且具有很好的鲁棒性.