贪婪算法.rar_算法解读与代码

该程序为本人所发表论文的基础程序，实测可用，目前已利用该程序发表多篇SCI论文。不明之处，欢迎留言，相互沟通。

行业分类-物理装置-基于贪婪机制粒子群算法的无人船路径规划方法及系统.zip

matlab贪婪算法代码短信中心 scRNA-seq的一种谱聚类方法 使用 computeKernel.m 计算内核 run.m 是主要入口。 selfweightmkl.m 由 run.m 调用，它自动为所有内核分配权重。 我们提供了一个关于 Yan 数据集的演示。 您只需要下载代码并设置正确的路径，然后运行run.m函数即可。 该项目中的文件夹包含 scRNA-Seq 表达数据和计算内核。 输入：data.m 输出：results.txt ** 聚类： FINCH：第一个整数邻居聚类层次（FINCH）算法 Matlab ：请进入您复制此文件夹的路径或将其路径添加到您的 Matlab 路径中。 [c, num_clust]= FINCH(data, initial_rank, verbose); 输入： 数据：数据矩阵（行中的特征向量） initial_rank [可选]：Nx1（1 个邻居）索引向量。 传递空 [] 以通过 pdist 或 flann 计算第一个邻居 详细信息：打印一些输出 输出： c: N x P 矩阵每个列向量包含每个分区 P 的簇标签 num_clust：显示

BOMP - 块正交匹配追踪由 Eldar & Bolcskei 提出GOMP - 组正交匹配追踪与BOMP方式不同，选择稀疏组StGOMP - Stagewise 组正交匹配追踪结合 StOMP 和 BOMP 的想法。 同时选择多个组。 ReGOMP - 正则化群正交匹配追踪结合 ROMP 和 GOMP。

求解无闲置置换流水车间调度问题的具有差分进化的变量迭代贪婪算法

研究了在容量受限条件下的工厂选址问题.针对现有模型对覆盖问题、经济效益问题和发展状况问题考虑不足,提出了一种新的数学模型.由于容量受限的工厂选址是一个复杂的决策过程,较难得到满意解和最优解,提出一种新的改进蚁群算法对其进行求解.改进蚁群算法在传统蚁群算法的基础上结合了贪婪算法.仿真结果一方面说明了新的数学模型的有效性,另一方面证明了改进蚁群算法改善了传统蚁群算法易于陷入局部最优解的缺点,提高了寻优质量.

组和块稀疏信号重建通过匹配追求——BMP、GMP 梯度追踪 - block_gp, group_gp 近正交匹配追踪 - block_nomp, group_nomp 部分共轭梯度追踪 - block_pcgp, group_pcgp

本资源仿真了VANET环境下GPSR路由协议。设计了城市双向6车道 十字路口仿真环境；设计了仿真界面；测试者可以手动输入车辆密度，选择源、目的车辆节点初始位置来源；左侧坐标系动态显示仿真结果。

本算法用遗传算法和贪婪算法解决了背包问题，产生解得方法用贪婪算法，然后引入了一个错解的修复算法，搜索的时候用遗传算法。保证了快速收敛和解的完备性。包含源程序，算法介绍以及一份详细的报告，希望对读者有很大的帮助