贪婪算法

摘要： 为提高三坐标测量机对自由加工曲面的测点检测效率,针对传统遗传算法收敛速度慢且易陷入局部最优解的问题,引入自适应调节机制,从种群个体的适应度分布情况与个体适应度值两个方面实现交叉与变异概率的自适应参数调节,提高了算法效率,降低了早熟概率;采用贪婪交叉算子与贪婪倒位变异算子,加快了算法的收敛速度。实验结果表明,改进的遗传算法能够更高效且优质地完成自由曲面测量路径优化。

摘要： 对含有绿色指标的多目标柔性作业车间调度问题,建立的数学模型以最大完工时间、能耗和机器负荷为优化目标。设计了一种基于遗传与贪婪算法思想的混合算法(GGFA)对问题进行求解。求解过程分为两个阶段,第一阶段是遗传算子对工序寻优,第二阶段是贪婪算子对机器寻优。通过标准算例的测试和与其他算法结果的对比,证明了算法的可行和有效。

摘要： 影响力最大化问题是在线社交网络中的热点问题,然而社交网络的结构错综复杂,传统的影响力最大化问题并没有考虑社交网络中的群体影响.针对以上不足,利用有向超图刻画社交用户之间的群体影响,提出一种基于有向超图的预算影响力最大化问题.该问题是在有向超图的社交网络中,在给定预算下,寻找高影响力用户作为种子节点集,使得其最终的传播范围最大化.分析了该问题是NP-hard的且目标函数是非次模函数,提出了改进的贪婪算法和交换启发式算法进行求解,并分析了改进贪婪算法的近似比.通过将所提的算法应用到三个在线社交网络数据集中进行实验,验证了算法的正确性和良好性能.结果表明,改进贪婪算法基础上的交换启发式算法具有明显的性能优势.

摘要： 由于智能拼图算法根据相邻块的相似度进行组装,如何计算拼图块之间的相似度度量至关重要。目前,大多数拼图算法侧重于单纯地计算碎片边缘相似性,对碎片内容相似度与边缘相似度结合的算法研究甚少。因此,本文提出一种计算两个拼图块之间的余弦距离的内容相似度评分的算法,研究内容相似度对智能拼图的重要性,并对部分网络图片以及笔者拍摄的图片进行实验。实验结果表明,本文算法具有更高的准确率。

摘要： 动车运用所的调车计划编制随着检修任务的增加而变得越来越复杂,调车计划编制的自动化对于增强动车运用所的检修能力具有重要意义。以最小化动车组检修任务完成时的时刻之和为目标,考虑动车运用所的股道占用冲突等约束构建优化模型,设计的贪婪算法结合邻域搜索的启发式算法可以对调车计划编制的自动化问题进行快速求解。最后,设计算例验证本文算法的有效性。研究发现,对于15组动车组规模的5个算例,平均Gap值为0.87%,且有3个算例直接求出了最优解;对于20组动车组规模的5个算例,邻域搜索改进的平均值为1.35%。

摘要： 针对现有滚动轴承故障诊断方法过度依赖于有监督学习算法的问题,提出一种基于堆栈稀疏自编码和支持向量机(SSAE-SVM)的滚动轴承故障诊断方法。利用堆栈稀疏自编码(SSAE)的频域深层特征学习能力,对轴承故障特征进行快速傅里叶变换和批归一化处理,再输入到SSAE网络。所构建的SSAE网络通过贪婪算法逐层训练,使用梯度下降法反向微调,基于无监督式深层学习输出深层特征向量。利用构造简单、泛化性能好、分类速度较快的支持向量机(SVM)分类器,基于深层特征向量进行故障识别,实现滚动轴承故障类型的准确分类。利用美国凯斯西储大学滚动轴承数据集进行对比验证。验证结果显示,相较于对比模型,SSAE-SVM滚动轴承故障诊断模型具有更高的准确率和更快的收敛速度。应用无监督学习建立轴承故障诊断模型将成为轴承故障诊断的重要发展方向之一。

摘要： 分布式储能系统(distributed energy storage system,DESS)对电力系统调峰至关重要,其选址和容量配置一直是业内研究热点,然而DESS规划配置方面依然存在经济技术分析不够全面和计算复杂度较高的问题。基于此,本文提出了一种基于贪婪算法的分布式储能系统容量优化配置方法。首先建立了全面的DESS经济模型和运行约束模型,相对传统仅考虑投资成本和运行成本的缺陷,增加了储能运行调度带来的经济效益;然后通过功率损耗灵敏度(power loss sensitivity,PLS)进行选址,可降低寻址问题的维度并提高优化效率;接着利用贪婪算法将DESS划分为诸多单元分别优化,并将每个单元的决策过程简化为简单模型,可显著提高求解效率;为验证所提方法的有效性,本文以浙江嘉兴市某小区负荷数据为例,在MATLAB R2015b中进行仿真分析。结果表明:①相比遗传算法,本文算法仅能得到局部最优解,获得的经济效益略低,但差距不大,可显著提高计算效率;②相比于整体优化,其优化结果相同,但不涉及网损等成本计算,计算效率进一步提高。

摘要： 多输入多输出(MIMO)雷达能利用空间分集与波形分集的能力,有效地改善雷达探测性能,提高杂波背景下目标检测能力,获得更高的目标探测精度。针对MIMO雷达正交波形的设计,利用贪婪算法,提出了一种MIMO雷达正交多相码波形设计方法,并仿真了该算法产生的信号平均峰值自相关旁瓣和平均互相关峰值。最后通过MIMO雷达目标探测的仿真,验证了产生的多相码信号对目标探测的有效性。

摘要： 针对多阶段动态重构计算速度慢的问题,提出一种动态重构新方法。该方法基于给定的寻优尺度参数M,对以开关动作次数最多的两个相继阶段为中心的2M+2个阶段进行各种可能合并,分别对各个合并后的新阶段进行静态重构,然后选择目标函数值最小的合并方案为当前最优合并方案;如此反复迭代,直到目标函数值不再减少且当前解为可行解时,即得到近似最优解。方法在获得与全局最优解近似解的前提下,其计算速度都比全局最优解快近2个数量级。算例表明该方法因其求解的高效性而具有较好的工程应用前景。

摘要： 目的为了提高“货到人”拣选系统的订单拣选效率,研究了电商仓库货位初始存储状态为非空情况下的商品货位分配问题。方法考虑货架上现存商品信息、仓库空余货位数、待补货商品和新收入商品信息,提出基于商品关联度的分散存储策略,以极大化货架上所有存储商品的关联度之和为目标构建商品上架与下架的动态货位分配数学模型,并设计贪婪算法,再采用改进粒子群算法对贪婪算法得到的结果进行优化。结果基于商品关联度的分散存储策略可以减少货架平均搬运次数29.32%左右。结论与随机分配策略相比,文中提出的货位分配策略能够有效提升整个电商仓储中心的拣选速度。

摘要： 在能源互联网的用电场景中,考虑无线终端供电问题,提出一种新型underlay认知无线网络,研究次用户发射节点可通过能源接入点进行无线充电,并引入一种基于速率和能量的性能指标.利用加权和方法将多目标优化转换成单目标优化问题.考虑到来自次用户对主用户接收节点的干扰,通过对可达速率的限制代替传统的功率限制问题,同时分析了之前有关underlay模式研究中都忽略的无线信息与能量共同传输机制.最后,将贪婪算法和优化方案进行了比较,仿真结果表明,贪婪算法降低了计算复杂度,并且接近优化方案的优化结果.

摘要： 针对汉语篇章分析的三个任务:篇章单元切割、篇章结构生成和篇章关系识别,本文提出引入框架语义进行分析研究.首先基于框架构建了汉语篇章连贯性描述体系以及相应语料库,然后抽取句首、依存句法、短语结构、目标词、框架等特征,分别训练基于最大熵的篇章单元间有无关系分类器和篇章关系分类器,最后采用贪婪算法自下向上生成篇章结构树.实验证明,框架语义可以有效切割篇章单元,并且框架特征可以有效提升篇章结构以及篇章关系的识别效果.

摘要： 针对不同规格轿运车对不同规格乘用车进行整车运输的物流规划问题,采用逐层递进的分析方法,对两种情形进行规划.首先,考虑点对点规划问题,基于规划单元对少量乘用车和少量轿运车进行整数规划建模;其次,针对多种车辆类型的复杂情形,通过两阶段法进行求解,即在整数规划的基础上对冗余车辆使用贪婪算法进行求解.建立了通用模型和算法,可为不同复杂度情形下整车物流问题提供良好的装载方案.实例结果得到近似最优解,各类轿运车使用率均达到了90％以上,平均使用率为97.91％.

摘要： 在本文中,呈现了仿射随机偏微分方程的多尺度有限元降基逼近模型的主要结果.在Galerkin投影过程中,将用降维技术来构造多尺度有限元降基方法的基函数.基于随即空间的一组样本,可求得MsFE基函数.该过程可能会带来高维MsFE逼近空间,并导致非常昂贵的计算成本.针对该问题将采用贪婪算法和POD两种方法从高维MsFE逼近空间中选取一组优化的基函数,由这些优化的基函数张成的子空间的维数要远远小于最初的MsFE逼近空间的维数.还应用了offline-online的计算分解策略,从而大大提高了计算效率.文中详细并认真分析了多尺度有限元降基方法.最后列举了一些数值结果来呈现两种MsFE降基方法的性能.

摘要： 人名识别是自然语言处理中具有挑战性的任务之一,本论文研究实现了基于条件随机场的维吾尔人名识别新方法.论文首先从对维吾尔语黏着性特点的分析入手,研究总结了维吾尔人名的构成特点,实现了以词形、词性、词干、后缀、首音节、最后一个音节和最近一个动词等为特征、基于条件随机场的维吾尔语人名识别方法,并设计了选取最佳特征模板的贪婪算法.实验结果表明,本文提出的方法达到了较高的性能,识别维吾尔人名的准确率、召回率和F-值分别达到了90.03%、82.96%和86.35.

摘要： 由成品油气管网的特点,通过流体网络基本定律建立数学模型并进行分析,得出输送周期内管网系统各分支的压力、流量等信息.以管网运行成本最小为目标函数,通过管网系统中的边界条件建立了求解成品油气管网运行优化数学模型,采用贪婪算法对模型的求解,得出管网系统在输送周期内输送的最佳路径方案,从而得到能耗最低的运行工况,达到成品油管道优化运行的目的.

摘要： 本文介绍了利用多星资源对受灾区域进行观测规划的技术方法，综合考虑目前可用的遥感卫星资源，针对减灾应用的不同要求，采用贪婪算法制定相应的优化观测方案。rn 并以海地地震为例，结合地震烈度及人口分布等信息，为受灾区域制定了观测规划方案，对规划结果进行了分析。

摘要： 本文提出了在低信噪比条件下重建压缩感知稀疏图像的方法,该方法通过在压缩感知的图像重建迭代过程中引入图像去噪的方法,可以有效消除低信噪比环境(SNR≤10dB)下强噪声对压缩感知信号重建的严重影响.我们在重建过程中引入了两种常用的图像去噪算法,均值滤波和小波滤波,通过仿真实验可以看出该重建方法能够在低信噪比环境下有效增强压缩感知稀疏图像的重建效果,重建图像PSNR提高效果约为3dB-10dB.

摘要： 本文提出了在低信噪比条件下重建压缩感知稀疏图像的方法,该方法通过在压缩感知的图像重建迭代过程中引入图像去噪的方法,可以有效消除低信噪比环境(SNR≤10dB)下强噪声对压缩感知信号重建的严重影响.我们在重建过程中引入了两种常用的图像去噪算法,均值滤波和小波滤波,通过仿真实验可以看出该重建方法能够在低信噪比环境下有效增强压缩感知稀疏图像的重建效果,重建图像PSNR提高效果约为3dB-10dB.

摘要： 本文提出了在低信噪比条件下重建压缩感知稀疏图像的方法,该方法通过在压缩感知的图像重建迭代过程中引入图像去噪的方法,可以有效消除低信噪比环境(SNR≤10dB)下强噪声对压缩感知信号重建的严重影响.我们在重建过程中引入了两种常用的图像去噪算法,均值滤波和小波滤波,通过仿真实验可以看出该重建方法能够在低信噪比环境下有效增强压缩感知稀疏图像的重建效果,重建图像PSNR提高效果约为3dB-10dB.

摘要： 本发明公开了一种基于贪婪算法的游戏资源打包方法及系统，涉及计算机游戏技术领域，用于实现：通过客户端运行游戏时上传的资源信息，根据资源的使用加载顺序以及调用情况作为输入数据进行分析，得到以资源使用概率为基础的打包规则。本发明的有益效果为：使资源打包方法更加合理，减少内存中加载的资源数量，降低内存使用，降低实际运行游戏时设备运算负荷，提高游戏体验。

摘要： 本发明公开了一种基于混合的组合测试用例生成算法，包括以下步骤：1)生成满足要求的覆盖数组，后续的操作以覆盖这个数组为判别标准。2)在覆盖率较低的情况下，根据贪婪算法特性，使用贪婪算法来生成测试用例。3)在覆盖率达到比例K后，贪婪算法遇到瓶颈，选择搜索算法替代，以期达到更优的效果。本发明的基于混合算法的组合测试用例生成算法，即保证了贪婪算法生成测试用例前期的高效，又能避免后期陷入局部最优的情况，为从业人员在做测试用例生成方向的工作时，提供一个可以思考的角度。

摘要： 本发明公开了一种基于混合的组合测试用例生成算法，包括以下步骤：1)生成满足要求的覆盖数组，后续的操作以覆盖这个数组为判别标准。2)在覆盖率较低的情况下，根据贪婪算法特性，使用贪婪算法来生成测试用例。3)在覆盖率达到比例K后，贪婪算法遇到瓶颈，选择搜索算法替代，以期达到更优的效果。本发明的基于混合算法的组合测试用例生成算法，即保证了贪婪算法生成测试用例前期的高效，又能避免后期陷入局部最优的情况，为从业人员在做测试用例生成方向的工作时，提供一个可以思考的角度。

摘要： 本发明涉及一种基于元启发式算法与贪婪算法结合的排课方法，属于教学排课方法领域。该方法从数据库中快速提取配置好的基本信息，按照排课的要求，使用带约束性的机制生成初始解值；读取完数据后，采用元启发式算法和贪婪算法进行数据分析，通过对数据解空间的分离，然后分别进行搜索，得到各个解空间的局部最优解后，再对各个解进行综合匹配，使最终结果临近最优解。本方法采用融合多种算法的方式，通过优化元启发式算法和贪婪算法的结合，在百万的不同排课组合找到最优的排课。算法以课程为中心，进行搜索匹配，取最优匹配的值。排课成功率最高达到99％，能较好地解决排课冲突问题，使得有限的学校教育资源得到最大化利用。

摘要： 本发明涉及一种基于贪婪算法的路径规划算法，包括：在遍历遇到分支时，把分支提取出来，两条分支都遍历完之后，对比先遍历哪条分支总体结果更优来确定优先走哪一条分支而不是固定走最近点分支。本发明的有益效果是：本发明保证贪婪算法不会由于陷入局部最优，导致很难得到全局最优解，从而达到了路径规划效率高的效果。

摘要： 本发明公开了光网络中基于贪婪算法的路由算法，针对光网络中路由最优化的问题，提供一种利用贪婪算法的特性光网络路由选择优化方法。在光网络中，由于每条链路上的光纤数和波长数是有限的，如果每个业务都尽可能采用较少的波长数，这会使网络资源的使用更加集中，也会节约网络资源。本文提出的算法是在使用较少波长的基础上，综合考虑跳数和阻塞率两方面对服务质量的影响，建立一条基于较小波长数、跳数和阻塞率相对较低的源节点到目的节点的路径。而且可以根据业务对服务质量要求的不同，设计不同的权值，从而使业务能够在有限的波长范围内得到较好的实现。

摘要： 本发明涉及一种基于贪婪算法组合的配电网灾后抢修调度方法，包括以下步骤：构建三种预防抢修策略的贪婪算法，根据配电网当时的负荷状态，分别寻求最优解，选取配电网损失最小的最优解，作为配电网的抢修策略；各个贪婪算法均包括：从抢修中心出发，各个抢修队分别选取最满足对应抢修策略的故障点进行抢修，每个抢修队抢修完毕后，选取尚未被抢修的故障点中最满足对应抢修策略进行抢修，直至所有故障抢修完毕；三个贪婪算法对应的抢修策略分别为距离最近、抢修效果最好和抢修效率最高。与现有技术相比，本发明可以快速得到满意的解，省去在整个空间上探索所耗费的大量时间，尽可能保证最优性的同时提高灾后求解的效率。

摘要： 本发明公开了一种基于贪婪算法的量子线路优化方法，该方法对2‑local Hamiltonian量子模拟线路使用贪婪算法自动化寻找最佳的线路优化方案，通过将线路中的两比特门进行对角化分解并重新进行排列，抵消掉相邻的对角化门从而大幅度地减少线路深度。该方法不受量子线路物理硬件的限制，能够有效地减少量子计算机上量子模拟算法实施所需的实际深度，提高复杂量子模拟算法的计算效率，便于量子模拟算法及其应用的开发效率。相比于目前最好的量子线路优化器，本发明可在2‑local Hamiltonian线路上显著降低线路深度，减少单比特量子门数量。

摘要： 本发明公开了一种基于贪婪算法的相控阵雷达资源调度管理方法，该方法为：首先构建相控阵雷达工作任务模型，对组成相控阵雷达工作任务模型的各个参数进行加权，得到加权系数和对某个特定任务的优先级函数；然后利用贪婪算法进行优先级排序，输出任务优先级序列，并执行相控阵雷达的目标搜索、跟踪工作任务，得到目标参数矩阵，反馈到任务参数中，再利用贪婪算法，优化更新任务优先级序列，进行相控阵雷达的下一次目标搜索、跟踪工作任务；在相控阵雷达工作特定时间后，分析相控阵雷达资源利用率，若不满足预期效果，则调整任务参数和工作参数，再次利用贪婪算法对任务优先级进行排序。本发明提高了相控阵雷达的时间利用率和能量利用率。

摘要： 本发明公开了一种基于贪婪算法的跨境物流组合包裹应用系统，属于物流管理技术领域，包括包裹称重模块、包裹标识模块、标签验证模块、重量计算单元以及包裹拆分模块；所述包裹称重模块，用于对需要跨境运输的物流包裹进行称重；所述包裹标识模块，用于对称重后的物流包裹设置称重信息的RFID标签；所述标签验证模块，获取物流包裹的称重信息；所述重量计算单元，用于进行价格最优解的计算处理；所述包裹拆分模块，对物流包裹进行重量拆分。该基于贪婪算法的跨境物流组合包裹应用系统，通过输入多个物流包裹的称重信息，得出一个最优解对物流包裹根据输出的结果进行重量的拆分，使得物流包裹的运费最便宜，降低了物流运输的成本。