G-ERMP 算法：基于贪婪策略的车辆资源管理算法

输入:

车辆集合: V = {(Ci, ri)}
情景集合 : ξ

输出:

车辆集合: S
选中的车辆集合: P

算法步骤:

P ← ∅
Si ← ∅ ∀i ∈ V
σi ← 0 ∀i ∈ V
Γ ← ∅
for each ε ∈ ξ do
( ˜S, ˜P) ←GD-ERMP(V,ε)
for each i ∈ ˜P do
for each j ∈ ˜Si do
wji ← wji + 1
indegi ← indegj + 1
while |Γ| < V do
j ← argmaxi∈V\P indegi
P ← P ∪ {j}
Γ ← Γ ∪ {j}
for each i ∈ P do
if j ∈ Si then
Si ← Si − {j}
for each k ∈ V \ Γ do
if wki > 0 and available(k,i,S) then
Si ← Si ∪ {k}
σk ← σk +wki
if σk > (1 − β) · |ξ| then
Γ ← Γ ∪ {k}
for each g ∈ V \ Γ do
if wgj > 0 and available(g,j,S) then
Sj ← Sj ∪ {g}
σg ← σg +wgj
if σg > (1 − β) · |ξ| then
Γ ← Γ ∪ {g}

中文翻译总结:

G-ERMP 算法输入车辆集合 V 和情景集合 ξ，输出车辆集合 S 和选中的车辆集合 P。该算法首先初始化一些变量，然后对每个情景 ε 运行 GD-ERMP 算法，得到车辆集合 ˜S 和选中的车辆集合 ˜P。然后根据 ˜S 和 ˜P 更新权重和节点入度。接着，选出入度最大的车辆加入选中集合 P 中。同时，更新 S 集合和节点出度，直到选中的车辆数等于 V 的大小。最终输出 S 和 P 集合。