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1.
针对遗传算法在解决武器目标分配问题时存在的缺点,提出了将贪心机制应用于遗传算法解决该问题的思路,即贪心遗传算法.在建立武器目标分配问题数学模型的基础上,探讨将贪心算法思想作为确定性选择原则指导遗传操作实施解空间搜索,分析了贪心遗传算法的编码、生成初始种群,贪心交叉、贪心变异等过程的原理和算法实现流程,应用贪心遗传算法进行了战斗实例计算.结果表明该方法是可行的,避免了遗传算法早熟收敛和封闭竞争的问题,计算量小、算法稳定.  相似文献
2.
基于SQL技术与密度贪婪算法的自动拼箱软件系统,采用VB6.0和SQL分模块进行设计.其数据录入模块完成运输工具数据的录入和编辑;拼箱模块筛选集装箱并列出清单;查询模块查询库存数据并打印.软件的实现步骤为:首先连接数据库并据密度贪婪算法自动计算每件货物的体积、密度,然后将货物记录按密度降序排序.最后根据车辆编号,系统自动筛选货物并修改数据库以获得密度最大的货物数据.  相似文献
3.
介绍了基于观测空间投影的定位方法,分析了其存在的问题,提出了一种基于双站距离( BR)空间投影的传感器网络多目标定位方法,建立了BR空间投影模型,解决了影响定位精度的空变性问题。同时,该方法将回波的概率信息作为投影量,进一步提高定位精度。最后,采用贪婪清除策略抑制旁瓣,提高目标位置的提取精度。仿真实验验证了该方法的有效性,与基于观测空间投影的方法相比,该方法的定位精度得到了明显提高。  相似文献
4.
针对传统测试优化选择算法存在的通用性较差等问题,提出了基于贪婪算法的测试优化选择方法,分别应用于面向故障检测和故障隔离的测试优化选择。其基本思想是以测试数量最少为目标,先选择必需的测试,即某一故障只能被单个测试检测或隔离,然后采用贪婪式搜索逐步选择最优测试。通过二值和多值测试优化选择案例验证了该算法的有效性,并从理论上分析了算法的时间复杂度。理论和案例分析结果表明,该算法能有效挖掘测试的故障检测和隔离能力,且适用于隔离到更换单元和具体故障模式的二值和多值测试优化选择,时间复杂度较传统算法明显降低。  相似文献
5.
针对反导作战效能仿真实验寻需问题,为了减少实验次数和节省实验时间,提出一种基于贪婪算法的寻需策略。给出反导作战效能仿真实验寻需策略的具体算例步骤。实验结果表明:该寻需策略可快速实现对有效组合点的优化探索,最终获取能力需求空间,验证其有效性和优越性,为反导作战仿真实验的理论与方法的丰富与发展提供参考。  相似文献
6.
王金伟  石玉峰  陆挺  徐军 《兵工自动化》2010,29(4):45-47,51
为解决配送中心同时向多个部队提供配送的运输决策问题,提出以“吨·公里”为决策目标的军事物流配送决策模型。结合部队决策实际,提出贪婪遗传遍历求满意解的新算法。利用扫描法按运载能力进行编组,用改进的遗传算法对每组配送次序进行排序,再引入贪婪法寻求配送最优结果。该算法将贪婪扫描法与改进的基于种群扩展的多变异遗传算法进行有机融合,能有效解决车辆编组和配送次序问题;最后通过仿真实验,验证该算法的简捷性、实用性和有效性。  相似文献
7.
为了降低软件的测试成本,提高软件测试效率,提出一种基于改进蚁群算法的软件测试方法.将Markov决策模型应用到软件测试过程当中,采用测试用例约简技术对测试用例集进行简化,利用贪心算法求得的较优解增强蚁群算法初始时刻信息素,通过改进的蚁群算法求得最优解,并进行仿真分析.仿真结果表明:改进的测试方法比采用基本蚁群算法的测试方法求得解更优,说明改进的测试方法可以使搜索时间更短,并可降低软件的测试成本.  相似文献
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