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→贪婪算法
# 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，形成一个新的宏观节点：<math>v_{\mu}</math>
# 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>
## 执行网络合并算法（具体方法参考{{EquationNote|网络归并}}章节），并计算新网络的EI；
## 如果合并后的网络的EI增加了且满足粗粒化后的宏观网络与原始网络保持动力学一致性（具体方法参考{{EquationNote|consistency}}章节），就将这两个节点合并组成新的宏观节点<math>v_{\mu}</math>，根据下一小节的节点合并方法得到宏观网络<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增加了且满足粗粒化后的宏观网络与原始网络保持动力学一致性（具体方法参考{{EquationNote|consistency}}章节），就将这两个节点合并组成新的宏观节点<math>v_{\mu}</math>，根据下一小节的节点合并方法得到宏观网络<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