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→贪婪算法
=====贪婪算法=====
=====贪婪算法=====
该方法并不明显区分分组和归并，而是把两个步骤合并到了一起。
'''输入'''：具有N个节点的网络[math]G[/math]，其邻接矩阵为：<math>A</math>；'''输出'''：经过粗粒化后的宏观网络[math]G'[/math]，其邻接矩阵为：<math>B</math>，以及从[math]A[/math]到[math]B[/math]的粗粒化方式
'''输入'''：具有N个节点的网络[math]G[/math]，其邻接矩阵为：<math>A</math>；'''输出'''：经过粗粒化后的宏观网络[math]G'[/math]，其邻接矩阵为：<math>B</math>，以及从[math]A[/math]到[math]B[/math]的粗粒化方式
# 初始化一个队列<math>Q</math>, 取出集合V中<math>v_i</math>对应的马尔可夫毯中的所有节点，将其加入队列中；
# 初始化一个队列<math>Q</math>, 取出集合V中<math>v_i</math>对应的马尔可夫毯中的所有节点，将其加入队列中；
# 初始时<math>v_{\mu}</math>=<math>v_i</math>，
# 初始时<math>v_{\mu}</math>=<math>v_i</math>，
# 分别尝试将 <math>v_{\mu}</math> 与 <math>v_j</math><math>\in Q</math>合并：
# 分别尝试将 <math>v_{\mu}</math> 与 <math>v_j</math><math>\in Q</math>合并，形成一个新的宏观节点：<math>v_{\mu}</math>
## 如果合并后的网络的EI增加了，就将这两个节点合并组成新的宏观节点<math>v_{\mu}</math>，根据下一小节的宏结点合并方式得到宏观网络<math>B</math>，将<math>v_j</math>所属的马尔可夫毯中的不在队列中的节点加入队列中，更新集合中节点的马尔可夫毯，如果节点的马尔可夫毯中包括<math>v_j</math>节点，则将<math>v_j</math>节点去除
## 如果合并后的网络的EI增加了，就将这两个节点合并组成新的宏观节点<math>v_{\mu}</math>，根据下一小节的宏结点合并方式得到宏观网络<math>B</math>，将<math>v_j</math>所属的马尔可夫毯中的不在队列中的节点加入队列中，更新集合中节点的马尔可夫毯，如果节点的马尔可夫毯中包括<math>v_j</math>节点，则将<math>v_j</math>节点去除
## EI没增加则继续尝试与队列中的其他节点进行合并，直至队列中的节点都合并过，返回步骤2
## EI没增加则继续尝试与队列中的其他节点进行合并，直至队列中的节点都合并过，返回步骤2