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基于排队模型的电动物流车充电站选址和运输路径问题

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山东大学学报（工学版） 2024年第2期54卷 47-59页

作者：赵姣杨倩倩胡大伟胡卉李洋长安大学运输工程学院陕西西安710064 北京布瑞知识产权代理有限公司北京100000 中交第一公路勘察设计研究院有限公司陕西西安710064

针对电动物流车辆规模化应用中电池容量小和充电时间长的问题,以充电站选址和运输路径集成优化为目标,考虑因充电排队等待因素及电动车能耗碳排放成本,建立带时间窗的电动物流车选址-路径问题(location-routing problem, LRP)模型。基... 详细信息

针对电动物流车辆规模化应用中电池容量小和充电时间长的问题,以充电站选址和运输路径集成优化为目标,考虑因充电排队等待因素及电动车能耗碳排放成本,建立带时间窗的电动物流车选址-路径问题(location-routing problem, LRP)模型。基于遗传算法,加入贪婪搜索策略、精英保留策略和劣解突变策略求解模型。针对小规模测试算例,采用LINGO优化求解器与改进的遗传算法进行求解效果分析,验证算法的有效性;采用较大规模不同分布的测试数据进行分析计算后,改进的遗传算法比传统的遗传算法平均改进54.52%,表明改进遗传算法能够较大程度改进求解能力。分析充电站服务率参数对各项成本的影响,发现随着充电站服务率的增加,总成本整体呈下降趋势,表明所提模型更加符合实际,为电动物流车大规模推广应用提供了理论依据。

关键词：电动物流车选址路径问题排队时间遗传算法贪婪搜索

基于贪婪搜索的IEEE 802.16j带宽分配算法研究

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电子科技大学学报 2014年第5期43卷 653-657页

作者：黎海涛李艳北京工业大学电子信息与控制工程北京朝阳区100124

为满足IEEE 802.16j网络中不同类型业务的带宽需求,同时达到可接入用户数最多的目的,提出了一种基于贪婪搜索的基站、中继站联合带宽分配算法。其中,固定带宽的主动授权业务由中继站分配带宽;基站分配其他类型业务所需的最少带宽。该算... 详细信息

为满足IEEE 802.16j网络中不同类型业务的带宽需求,同时达到可接入用户数最多的目的,提出了一种基于贪婪搜索的基站、中继站联合带宽分配算法。其中,固定带宽的主动授权业务由中继站分配带宽;基站分配其他类型业务所需的最少带宽。该算法利用贪婪搜索寻求最优用户组,并将剩余带宽分配给该组的用户。仿真结果表明,该贪婪搜索带宽分配算法能保证网络接入的用户数最多,且复杂度低于一般的穷举搜索带宽分配算法。

关键词：带宽分配穷举搜索贪婪搜索最优用户组

求解机组组合问题的嵌入贪婪搜索机制的改进粒子群优化算法

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电网技术 2006年第13期30卷 44-48,65页

作者：孙力勇张焰蒋传文上海交通大学电气工程系上海市徐汇区200030

提出了一种求解机组组合问题的嵌入贪婪搜索机制的改进粒子群优化算法。其特点包括:采用固定阈值处理表示机组运行状态的0、1整型变量,从而可直接应用粒子群算法求解机组组合问题,避免求解各时段中的经济负荷分配子问题;在粒子群算法迭... 详细信息

提出了一种求解机组组合问题的嵌入贪婪搜索机制的改进粒子群优化算法。其特点包括:采用固定阈值处理表示机组运行状态的0、1整型变量,从而可直接应用粒子群算法求解机组组合问题,避免求解各时段中的经济负荷分配子问题;在粒子群算法迭代过程中应用变异操作更新进化速度缓慢的粒子,增强了算法的搜索能力;算法收敛后,采用基于优先列表的贪婪搜索机制做进一步寻优,既加快了算法收敛速度,又提高了解的质量。算例结果表明所提出的方法在求解机组组合问题时具有很强的搜索能力和适应性。

关键词：粒子群优化算法优先列表贪婪搜索变异操作机组组合经济负荷分配

结合基因遗传和贪婪搜索的布谷鸟社区检测算法

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计算机应用研究 2019年第2期36卷 385-389,398页

作者：王小刚闫光辉周宁兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070

为了提高复杂网络社区结构挖掘的精度,结合基因遗传和贪婪搜索提出一种面向模块度优化的布谷鸟社区检测算法(GGCSCA)。布谷鸟种群在有序邻居表上逐维随机游走,并采用优质基因遗传策略,使得种群高效优化,同时应用局部模块度增量最大化的... 详细信息

为了提高复杂网络社区结构挖掘的精度,结合基因遗传和贪婪搜索提出一种面向模块度优化的布谷鸟社区检测算法(GGCSCA)。布谷鸟种群在有序邻居表上逐维随机游走,并采用优质基因遗传策略,使得种群高效优化,同时应用局部模块度增量最大化的贪婪偏好搜索算法快速提升种群质量,以取得好的社区划分结果。GGCSCA在基准网络和经典网络上进行了实验,并与一些典型算法进行对比,结果说明了本社区发现算法的有效性、准确性和快速收敛性,具有较强的社区识别能力,能够精细地检测出网络社区结构。

关键词：复杂网络网络社区布谷鸟搜索算法贪婪搜索基因遗传

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自适应贪婪搜索的人工蜂群算法

燕山大学学报 2017年第2期41卷 183-188页

作者：杜振鑫韩德志曾亮韩山师范学院计算机与信息工程学院广东潮州521041 上海海事大学信息工程学院上海201306 厦门大学数学科学学院福建厦门361005

人工蜂群算法是受蜜蜂觅食行为启发提出的一种群体智能优化算法,为了增强人工蜂群算法的开采性能,本文更好地模拟了观察蜂的觅食行为,提出一种自适应贪婪搜索的改进人工蜂群算法,在观察蜂阶段,搜索半径自适应减小,成功搜索某食物源之后... 详细信息

人工蜂群算法是受蜜蜂觅食行为启发提出的一种群体智能优化算法,为了增强人工蜂群算法的开采性能,本文更好地模拟了观察蜂的觅食行为,提出一种自适应贪婪搜索的改进人工蜂群算法,在观察蜂阶段,搜索半径自适应减小,成功搜索某食物源之后可以贪婪地再次搜索该食物源,以充分利用成功的搜索经验,减小搜索盲目性。在10个标准测试函数上的实验表明,改进算法的收敛精度超过ABC和最近提出的q ABC算法,而计算复杂度低于这两种算法。

关键词：人工蜂群算法贪婪搜索自适应策略计算复杂度

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基于多维贪婪搜索的人工蜂群算法

计算机工程 2014年第11期40卷 189-193页

作者：张素琪滕建辅顾军华天津大学电子信息工程学院天津300072 河北工业大学计算机科学与软件学院天津300401

人工蜂群算法在多峰高维函数优化问题的求解上取得了较好的结果,但随着函数的复杂度及维数增高,仍存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。为此,提出一种新的人工蜂群算法。将人工蜂群对食物源的单维贪婪搜索改进为多维贪婪搜索以增强... 详细信息

人工蜂群算法在多峰高维函数优化问题的求解上取得了较好的结果,但随着函数的复杂度及维数增高,仍存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。为此,提出一种新的人工蜂群算法。将人工蜂群对食物源的单维贪婪搜索改进为多维贪婪搜索以增强蜂群的搜索能力,避免在个别维度上出现较优解的食物源由于达到更新阈值却被废弃而造成迂回搜索的现象,引入扰动搜索机制避免迭代后期食物源位置在个别维度收敛导致算法陷入局部最优。仿真实验结果表明,该算法能保持深度挖掘和广度搜索上的平衡,在高维函数优化问题求解的收敛速度和计算精度方面表现出较好的性能。

关键词：人工蜂群算法函数优化贪婪搜索扰动搜索深度挖掘广度搜索

基于贪婪搜索的RC-LDPC编码序列打孔算法研究

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通信技术 2018年第5期51卷 1010-1015页

作者：马慧吴彦鸿王宏艳航天工程大学电子与光学工程系北京101416 航天工程大学航天信息学院北京101416

针对TDRSS通信系统对码率兼容LDPC编码的应用需求,对RC-LDPC编码的打孔算法进行了研究。通过分析打孔后LDPC子码的余留Tanner图特性和错误恢复概率,提出了一种基于贪婪搜索的序列打孔算法。通过对变量节点恢复树结构中的低恢复级别节点... 详细信息

针对TDRSS通信系统对码率兼容LDPC编码的应用需求,对RC-LDPC编码的打孔算法进行了研究。通过分析打孔后LDPC子码的余留Tanner图特性和错误恢复概率,提出了一种基于贪婪搜索的序列打孔算法。通过对变量节点恢复树结构中的低恢复级别节点进行最大化搜索,再根据总近似环外消息度准则对节点进行排序,以实现码率提升和误码性能的改善。仿真结果表明,相比随机打孔算法和序列打孔算法,贪婪搜索打孔算法误码性能较好,且构造子码的性能表现更加突出。

关键词： TDRSS通信 RC-LDPC编码贪婪搜索总近似环外消息度

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一种基于x2测试的贪婪搜索结构学习算法

一种基于x2测试的贪婪搜索结构学习算法

2011中国仪器仪表与测控技术大会

作者：刘向南王浩姚宏亮合肥工业大学计算机与信息学院

针对爬山算法和GS算法在学习贝叶斯网络结构时很难得到近似全局最优结构和搜索次数多的问题,提出了一种基于χ测试的贪婪结构学习算法ICGS算法。在爬山算法和GS算法在学习贝叶斯网络前,对初始化网络进行了全局性的处理,先通过χ测试学... 详细信息

针对爬山算法和GS算法在学习贝叶斯网络结构时很难得到近似全局最优结构和搜索次数多的问题,提出了一种基于χ测试的贪婪结构学习算法ICGS算法。在爬山算法和GS算法在学习贝叶斯网络前,对初始化网络进行了全局性的处理,先通过χ测试学习得到一个无向图,然后用条件相对平均熵对这个无向图判别方向,使得学习到网络中边的方向更加准确,最后用爬山算法和GS算法进行学习。实验证明ICGS算法与爬山算法、GS算法相比能够得到更优的近似全局最优结构,减少了搜索次数使得算法在时间性能上更高效。

关键词：贝叶斯网络结构学习 χ~2测试条件相对平均熵贪婪搜索

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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多约束多星快响巡察任务规划方法

中国空间科学技术 2022年第3期42卷 39-48页

作者：彭晨远张进严冰周洪喜罗亚中国防科技大学空天科学学院长沙410073 空天任务智能规划与仿真湖南省重点实验室长沙410073

多星快响巡察任务是指多个目标卫星出现不明状况,巡察服务平台在短时间内进行轨道转移,携带多个子航天器对目标进行飞越巡察。对于该问题的任务规划,首先基于共面机动给出了平台调相策略并建立了满足光照和机动能力等约束的巡察窗口筛... 详细信息

多星快响巡察任务是指多个目标卫星出现不明状况,巡察服务平台在短时间内进行轨道转移,携带多个子航天器对目标进行飞越巡察。对于该问题的任务规划,首先基于共面机动给出了平台调相策略并建立了满足光照和机动能力等约束的巡察窗口筛选计算模型;其次提出了一种贪婪搜索和多轮规划的方法,用于确定任务分配方案和巡察次序;最后在高精度轨道模型下验证了方法的有效性并将该方法与混合编码遗传算法进行了对比。在算例中,该方法的优化效果稍优于混合编码遗传算法,而且求解效率是后者的约227倍,表明贪婪搜索和多轮规划方法更适用该问题的高效求解。

关键词：多约束条件多星巡察任务规划贪婪搜索遗传算法