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基于改进的遗传算法软硬件划分方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
随着芯片集成度的飞速发展,集成电路的设计已经进入了片上系统(SoC,System on Chip)的时代。传统的软硬件分开设计的方法已经不再适合SoC设计的需要,而软硬件协同设计技术很好地解决了传统设计方法所不能解决的问题。软硬件划分方法是软硬件协同设计中的一个关键的问题,文章主要从基于多目标的遗传算法出发,对遗传算法主要做了两方面的改进:一方面引入小生境技术,进一步优化了算法;另一方面是引入精英保持策略,保证了算法的收敛性。并通过实验,对比不同算法之间的结果,验证了算法的收敛性。 相似文献
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随着芯片集成度的飞速发展,集成电路的设计已经进入了片上系统(Soc,Systemonchip)的时代。传统的软硬件分开设计的方法已经不在适合Soc设计的需要,而软硬件协同设计技术很好解决了传统设计方法所不能解决的问题。软硬件划分方法是软硬件协同设计中的一个关键问题,从基于多目标的遗传算法出发,主要做了两方面的改进:一方面引入小生境技术,进一步优化了算法;另一方面是引入精英保持策略,保证了算法的收敛性。 相似文献
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一种基于排序操作的进化算子自适应遗传算法 总被引:14,自引:2,他引:14
提出了一咱基于排序操作的进化算子自适应的遗传算法,该算法中,每个体按适应值大小进行排序,个体的选择、交叉、交异算子的概率根据个体排序值来自适应地确定,其中选择概率还随进化过程而调节,利用Markov链的分析法证明了该算法的全局收敛性,最后,实验结果表明该算法同传统的遗传算法相比不仅能收敛到全局最优解,而且具有交快的收敛速度。 相似文献
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采用遗传算法进行声带模型参数反演能够有效地实现概率意义的全局搜索,但存在易陷入局部最优解和收敛性能弱等缺陷,针对这些问题,本文提出了一种改进遗传算法的声带模型参数反演方法,通过声门波形参数构建目标函数,引入精英保留策略,选择适应度高的精英个体保留至下一代种群。对普通种群进行双向邻域搜索,通过目标函数值进行模型参数反演操作,得到模型参数最优解。实验结果表明,反演后得到的特征相对误差不超过1.5%,改进后的加权平均相对误差比改进前减小了0.11%,说明改进后的遗传算法搜索性能好,收敛性能高,得到的特征参数精确度更高。 相似文献
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一种改进的进化策略研究 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种新的进化策略,基于物种保护的混合变异算子进化策略,它混合了四种不同的变异算子(Gaus-sian、Cauchy、Levy和单点(Single Point)),并结合了使局部优化不被陷入困境的物种保护技术.使用国际通用标准函数来测试这种新算法,仿真的结果表明了基于物种保护的混合变异算子进化策略优于任何一种纯策略的进化策略. 相似文献
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高坚 《微电子学与计算机》2002,19(11):71-72
文章简要分析了GA和HNN算法的特点,并将两种算法有机地相结合,提出了一种加速方法,该方法不仅简单,易行,而且具有很强的全局和局部搜索能力,加速效果明显。 相似文献
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思维进化计算(Mind Evolutionary Computation,MEC)是一种新的进化计算方法。对MEC的系统结构、基本操作进行了概述,并剖析了MEC和遗传算法(Genetic Algorithms,GA)的不同之处,同时介绍了MEC的主要应用领域及研究成果。最后还对MEC今后的研究方向进行了探讨。 相似文献
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遗传算法的自适应进化策略及TSP问题的遗传优化 总被引:14,自引:1,他引:13
本文研究遗传算法的进化策略,提出了一种在遗传操作层次上将局部搜索方法与基本遗传算法要结合,依据遗传群体的环境参量动态地调整遗传算法的进化策略和控制局部搜索强度的自适应进化策略,并结合货郎担(TSP)优化问题介绍其具体实现方法,给出实验结果。 相似文献
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Real-coded genetic algorithm(RGA)usually meets the demand of consecutive space problem.However,compared with simple genetic algorithm(SGA)RGA also has the inherent disadvantages such as prematurity and slow convergence when the solution is close to the optimum solution.This paper presents an improved real-coded genetic algorithm to increase the computation efficiency and avoid prematurity,especially in the optimization of multi-modal function.In this method,mutation operation and crossover operation are improved.Examples are given to demonstrate its com p utation efficiency and robustness. 相似文献
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The convergence of genetic algorithm is mainly determined by its core operation crossover operation. When the objective function is a multiple hump function, traditional genetic algorithms are easily trapped into local optimum, which is called premature conver- gence. In this paper, we propose a new genetic algorithm with improved arithmetic crossover operation based on gradient method. This crossover operation can generate offspring along quasi-gradient direction which is the Steepest descent direction of the value of objective function. The selection operator is also simplified, every individual in the population is given an opportunity to get evolution to avoid complicated selection algorithm. The adaptive mutation operator and the elitist strategy are also applied in this algorithm. The case 4 indicates this algorithm can faster converge to the global optimum and is more stable than the conventional genetic algorithms. 相似文献
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首先,提出了直接一阶混合映射的灰度转换方程,改进了现有的基于远程相关性的图像信息恢复算法,既克服了直接映射平滑性差的缺点,又避免了一阶线性多项式映射存在的多项式系数分母为零的无意义问题可能带来的重大缺陷;接着,提出了一类改进的遗传算法作为图像恢复中远端窗口的搜索策略,避免了遍历搜索的费时费力,又克服了随机搜索的盲目性和不稳定性,与基本遗传算法相比加快了收敛进程,提高了准确性.实验结果表明,本文提出的两个方面的改进对图像恢复的效果令人满意,特别是改进的遗传算法在全局寻优中表现出了良好的鲁棒性. 相似文献
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一种改进的免疫算法研究及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统免疫算法收敛速度慢、参数设置复杂和亲和度计算存在误差等缺点,采用抗体间探测半径Rprobe度量抗体浓度的策略,提出一种改进的免疫算法,该算法将抗原和抗体分别对应于解空间X和一个解xi,把X分成Kopt个簇,每个簇首xopt以Rprobe为半径的范围内向所有xi发送消息来感知其周围抗体,其抗体浓度计算方法可以实现实数非均匀变异,可以提高算法的收敛速度和从局部最小中逃逸的能力. 相似文献
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对量子遗传算法进行了研究。量子遗传算法只使用一个最优染色体来指导种群的进化,极易陷入局部最优,本文对此进行了改进,提出使用多个精英染色体来指导整个种群的进化。讨论了精英染色体的产生、维护与作用,并在此基础之上提出了一种基于精英组的量子遗传算法(elite groupbased quantum genetic algorithm,EQGA)。最后,将EQGA应用到无线多媒体传感器网络的覆盖优化问题中。对比测试表明,EQGA求出的解比遗传算法和量子遗传算法求出的解都要好。 相似文献
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