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针对多目标要求下较大规模固定极性Reed-Muller(FPRM)逻辑电路的极性优化问题,提出一种基于改进多目标粒子群算法的求解方法.首先根据延时、面积及功耗的综合要求建立FPRM电路极性优化的多目标决策模型;然后利用外部档案库引导粒子种群进行兼顾全局搜索及局部开发的双重更新,并通过Pareto占优进行粒子优劣性评价,以获取满足延时短、面积小、功耗低的最优极性解集;最后利用MCNC Benchmark电路进行性能测试,并与3种当前较优算法进行对比,验证了文中算法的有效性. 相似文献
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针对教与学优化(TLBO)算法收敛精度较低、易于早熟收敛等问题,提出一种基于自主学习行为的教与学优化算法(SLTLBO)。SLTLBO算法为学生构建了更加完善的学习框架,学生在完成常规"教"阶段与"学"阶段的学习行为之外,将进一步对比自己与教师、最差学生的差异,自主完成多样化的学习操作,以提高自己的知识水平,提高算法的收敛精度;同时学生通过高斯搜索的自主学习反思行为跳出局部区域,实现更好的全局搜索。利用10个基准测试函数对SLTLBO算法进行了性能测试,并将SLTLBO算法与粒子群优化(PSO)算法、智能蜂群(ABC)算法以及TLBO算法进行结果比对,实验结果验证了SLTLBO算法的有效性。 相似文献
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基于常规粒子群算法,设计了一种域自适应型粒子群算法。该算法从域约束和引入自适应因子入手。改善了粒子群算法对搜索精度与收敛速度的兼顾性能力。通过基准函数对该算法进行了实验,结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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数据仓库技术在零售企业的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文首先介绍了数据仓库理论及联机分析处理(OLAP)技术,并通过以某零售企业产品销售为主题的数据仓库模型的构建,介绍了如何建立数据仓库的体系结构,提出了数据仓库的构建和设计过程。 相似文献
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分析了萤火虫算法的进化计算机制,并利用实例对萤火虫算法中容易发生进化过早停滞的原因进行了研究。提出了一种基于新型进化计算模式的改进型萤火虫优化算法,该算法在进化初期利用种群最优萤火虫激发群中其他个体的寻优能力,在萤火虫相互之间建构了有效的信息交互网络后,各萤火虫将借助各自视觉范围内的更优近邻个体完成后期搜索和进化,当种群陷入局部最优区域时,利用高斯变异改善萤火虫个体的多样性。利用标准测试函数进行了实验分析,结果表明,改进后的萤火虫算法能有效改善过早进化停滞问题。 相似文献
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