无线传感器网络在机械设备状态监测领域有着重要的作用,为了解决传统随机优化方法不适合某些复杂场传感器网络布局景的问题,提出了一种基于I-Greedy求解CVaR模型。采用惰性赋值的方法完成算法的简化过程,为τ设置了相应的搜索间隔Δ和搜索区间(0,Γ),防止算法出现局部最优解的情况,通过惰性赋值的方式实现快速搜索的功能。研究结果表明τ搜索上界Γ设定成50和置信水平α=0.9时,能够确保各置信水平都搜索获得全局最优解。逐渐增加传感器节点数量后,布局效益获得了持续提升。计算得到互信息相对随机部署方法增加69%,与传统贪婪算法相比增加14.1%。CVaR布局模型相对传统布局模型可以达到更低损失程度,能够获得更优布局结果,提升了模型鲁棒性。算法能够显著降低时间复杂度,特别是进行大规模传感器布局时表现出了更强的优越性。

为提高柔性制造系统的生产效率，不少制造企业通过采用自动化立体仓库来满足生产需求。大多数企业采取先进先出原则或者就近原则来管理自动化立体仓库，在紧急生产任务时，不能充分利用柔性生产线的特性来均衡生产任务，导致自动化立体仓库的垛机运行效率不高。针对某种特殊化构造的自动化立体仓库，应用变邻域搜索的贪婪算法来优化垛机路径，提高自动化立体仓库的运行效率。通过CSharp软件仿真，验证了该算法的可行性，实现了自动化立体仓库中垛机的运动路径优化。

研究了有关Job Shop作业车间调度问题,并分析了与操作顺序有关的工件加工时间和工件到期时间的约束.提出了一种混合遗传算法的调度新算法。运用遗传算法决定各工件的加工时间和每天的使用刀具总数,运用贪婪算法来决定工件在机器上的加工时间和所用的工具。将贪婪算法引入遗传算法的个体解码过程,可提高用遗传算法求解此类问题的效果。