基于贪心算法的智能宿舍分配方法

针对传统宿舍分配方法未考虑学生自身情况的问题,提出一种新的宿舍分配方法。以贪心算法为基础,宿舍分配前,先对学生的入睡习惯、起床习惯、性格特点和生活费用等属性进行问卷调查,学生可根据个人情况对各个选项赋予权重。根据问卷结果,计算学生间的匹配度,将匹配度高的学生分配到一间宿舍。与传统宿舍分配方法相比,该方法充分考虑学生的自身情况,有助于学生的和谐相处。     

基于主题信息的项目评审专家推荐方法

针对为项目自动推荐评审专家的任务特点,提出一种基于主题信息的专家推荐方法。在分析项目与专家描述文档的属性特点后,使用隐含狄利克雷分配模型获取文档内容的主题词,通过统计主题词词频的方法构建主题特征空间,并结合文档属性栏目的重要性因素,利用TF-IDF特征提取算法分别获得项目文档与专家文档的主题特征向量,采用改进的相似度算法计算项目与专家主题特征向量的相关度,并选择与项目相关度较高的专家作为推荐结果。实验结果表明,该方法的推荐效果优于使用TF-IDF+余弦相似度计算的推荐方法,准确率、召回率和综合评价指标F值平均提高了4.87%,5.04%和4.97%。     

利用贪心算法进行三角剖分的指纹匹配方法

针对指纹识别过程中的指纹匹配算法的准确性以及识别效果等问题,结合计算几何中平面点集的三角剖分方法-贪心算法的特点,将其引入指纹匹配处理,提出了一种基于三角网格(用贪心算法进行平面点集的三角剖分)的指纹匹配方法。该方法通过对细节点的拓扑结构进行三角划分,把空间上位置相近的细节点按照一定的规则相连,得到三角形网格,并基于该网格寻找若干参考点对,最后通过将两幅指纹图像进行姿势调整构成待识别指纹图像,使用获得的参考点对实现基于点模式的指纹匹配。经分析该方法是一种行之有效的指纹匹配方法,确保了指纹旋转、指纹平移参数计算结果的准确性,有效地提高了最终的识别效果。     

基于贪心算法进行三角剖分的印鉴匹配方法

将计算几何中平面点集的三角剖分方法-贪心算法引入印鉴识别,研究了一种基于三角网格的印鉴匹配方法.通过对细节点的拓扑结构进行三角划分,把空间上位置相近的细节点按照一定的规则相连,得到三角形网格.然后基于该网格寻找若干参考点对,并根据获得的参考点对将两幅印鉴图像进行姿势调整.最后使用获得的参考点对实现基于点模式的印鉴匹配,经分析该方法是一种行之有效的印鉴匹配方法.     

基于分治和贪心相结合的排课算法研究

排课问题是高校教学管理中的一个重要问题,也是一个NP问题.提出一种基于分治贪心相结合的排课算法,并进行算法设计及复杂性分析.该算法思想简单,排课结果可靠,在解决排课冲突问题上也比较便利.     

基于贪心算法的物流配送系统的设计与实现

物流行业的发展使得越来越多的物流系统涌现。针对目前物流系统在配送过程中存在路径选择问题,设计与实现了基于贪心算法的物流配送系统。该系统利用贪心算法自动选择最短配送路径,简单快捷。使用eclipse作为开发环境,MySQL作为后台数据库,采用Spring、SpringMVC、MyBatis整合框架进行开发,实现了用户管理、路线制定、订单管理等功能。     

基于贪心算法的CDMA多用户检测

该文从优化计算方法的角度,利用贪心算法对最优解进行分级处理,算法复杂度小等特点,将贪心算法应用于CDMA通信的多用户检测,并结合CDMA通信的实际特点,提出一种基于贪心算法的CDMA多用户检测方法,仿真实验的结果表明,该方法运算复杂度低,可获得接近最优检测的性能。     

基于面匹配的模型相似性度量方法

为了准确地衡量两个模型的相似程度,提出了一种基于面匹配的模型相似性计算方法.使用面邻接图表示模型的拓扑结构,根据面的组成边数来构造两个模型之间的面匹配矩阵,同时,使用贪心算法来计算模型之间的相似性.在实验中,使用所提方法来度量目标CAD模型和源CAD模型之间的相似程度.实验结果表明,该方法能够有效地衡量模型之间的差异.     

一种基于贪心EM算法学习GMM的聚类算法

传统的聚类算法如k-means算法需要一些先验知识来确定初始参数,初始参数的选择通常会对聚类结果生产很大的影响.提出一种新的基于模型的聚类算法,通过优化给定的数据和数学模型之间的适应性发现数据对模型的最好匹配.由于高斯混合模型可以看作是一种"软分配聚类"方法,该算法结合一种贪心的EM算法来学习高斯混合模型(GMM),由贪心EM算法实现高斯混合模型结构和参数的自动学习,而不需要先验知识.这种聚类算法可以克服k-means等算法的缺点,实验结果表明该算法具有更好的聚类效果.     

面向多领域跨学科的专家遴选算法

为有效解决基于学科目录进行专家遴选方法的不足,提出一种面向多领域跨学科的专家遴选算法CD-Selection。将专家的研究方向关键词作为专家特征,使用Word2vec算法对论文与专家的研究方向关键词分别进行词语向量化;基于欧氏距离计算论文与专家研究方向关键词的词向量相似度;基于论文研究方向关键词的TF-IDF统计值,结合论文与专家的相似度计算专家匹配度,实现多领域跨学科的专家遴选。实验采用Aminer系统抽取的1043个专家的数据集,其结果表明,CD-Selection算法专家遴选匹配率达到90%以上。     

基于改进贪婪算法的测量节点选择优化方法

未来应用场景对名字解析系统有着确定性时延保障的需求,如何有效选择测量节点,为确定时延名字解析提供支撑是本文着力解决的问题。本文将网络测量节点部署问题映射成为最小点覆盖问题,并基于传统的贪婪算法提出一种面向网络测量节点选取的改进贪婪算法,从优化贪婪算法迭代周期和针对实际场景特点改进排序算法2个方面进行优化。实验结果表明,基于改进贪婪算法的求解方式比传统贪婪算法的求解方式,平均耗时减少了90%以上。     

基于贪心策略的自适应蚁群算法在TSP中的应用

目前,蚁群算法已被广泛应用于解决大量的组合优化问题,但基本蚁群算法搜索时间较长,容易陷入局部最优解的缺点比较突出。该文在基本蚁群算法模型的基础上,将贪心算法融入其动态转移过程中,提出一种基于贪心策略的动态自适应改进方法,并将改进后的算法应用于TSP问题。最后通过对比仿真,证明改进算法的可行性和有效性。     

基于贪婪算法的MGS编码优化方法

提出一种基于贪婪算法的MGS可伸缩编码的码率控制优化方法。该方法以较低的计算复杂度优化MGS编码,根据不同帧类型和质量层类型的统计特性分别建立不同的率失真模型,并基于贪婪算法确定MGS的片层优化分配方案。实验结果表明,该方法在相同码率下明显提高解码图像的质量,平均峰值信噪比可提高0.5 dB。     

基于贪心策略的多信道数据广播调度算法

为减少多信道数据广播环境中的多信道平均延迟时间,提出一种基于贪心策略的多信道数据广播调度算法,将数据项合理地分配到各信道,最小化多信道数据项平均访问时间,在每个信道内采用近似最优的Log-time算法。实验结果表明,在不同的系统环境下,该算法都能够达到近似最优的性能。     

基于贪婪算法的疾病相关蛋白质子网搜索

各种研究结果不断证明,人类各种常见疾病都属于复杂疾病,是由多基因、多因素、遗传和环境共同作用的结果。借助于高通量生物技术的飞速发展,生物学家建立起了蛋白交互网络,如果借助复杂网络研究的方法,从这些网络中找出与疾病相关的蛋白质子网络,将有助于我们更深入地了解生物体的运作机制。本文提出了一种基于贪婪算法的搜索方法,能够自动地搜索整个网络中的子网或模块,并且能够结合芯片数据同时进行T检验来判断子网络对疾病表型的区分能力。通过计算子网的P值,给出该蛋白质子网络的统计显著性值并进行区分能力排序。运行结果表明,本方法不但能够用于发现已知的疾病蛋白,而且能够对未知的蛋白进行预测,结合生物芯片技术,将会对疾病基因的研究提供有价值的信息。     

基于报童模型和贪心算法的订货管理系统

市场需求的不确定会对零售商订货决策造成困难。为解决该问题,将多产品报童模型与贪心算法相结合,基于主流开发技术,设计一个功能齐全、操作简便的零售商订货管理系统,为零售商在需求不确定情况下的订货决策提供支持。仿真实验结果表明,与依靠经验决策获得的订货方案相比,利用该系统求得的订货方案具有明显优势。     

一种改进的贪婪式覆盖算法

文中对覆盖算法进行了介绍和分析,提出了一种基于贪婪算法思想的改进的覆盖算法,称之为贪婪覆盖算法。通过对覆盖初始中心选择方式的改进,减少覆盖数量。通过实验,对比目前已有的几种实现方法,覆盖数量有了较大的下降,明显提高了分类识别的速度。     

基于贪心策略的改进型背包问题的铁塔套料算法

在生产实践中铁塔套料问题是一类NP难问题,目前主要有两种计算方式:人工方式和计算机结合人工的方式,但人工方式是凭经验的人工拼凑,工作效率低,而且材料实际利用率低,往往不可能实现精确的大数据量的套料,而目前计算机套料方式在计算较大工程的情况下,计算能力不足的问题就会显露,表现为原材料利用率不高,计算时间难以忍受。提出一种基于贪心策略的改进型背包问题的算法应用于铁塔套料问题,实验结果表明,该算法运算速度快,材料利用率高。