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基于演化硬件的遗传编程改进研究

作　者: 唐硕
导　师: 任爱锋
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 电路与系统
关键词: 演化算法遗传编程选择交换复杂度
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 18次
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内容摘要

演化硬件是将演化算法和可编程器件进行有机结合的一种全新的设计领域。本文先对演化硬件的基本原理和分类以及可编程器件平台进行了基本的介绍。其次本文详细的研究了四种演化算法基本原理和算法的详细步骤，并对这四种算法的优缺点做了比较和研究。针对演化硬件电路自动设计的特点，本文从编码的角度选择了遗传编程算法并对其进行改进。本文首先采用分组混合法对遗传编程中初始群体的产生方法做了改进，提高了初始群体的个体质量。紧接着本文遗传编程中的子代个体选择方式采用最优法和竞争选择法结合的方式进行改进，以期增加遗传编程中子代个体的多样性和最优性。针对遗传编程中交换算子对算法树构造块结构破坏的情况，我们采用多次交换操作根据适应度取最优个体的方法对其改进。最后本文针对遗传编程演化过程中个体复杂度的控制提出了一种动态节点控制法，该方法在保证个体多样性和优秀度的同时对个体的复杂度以节点数为标准进行控制。在算法改进完后本文先在Matlab仿真实验平台上对符号回归问题进行仿真实验。然后我们通过构建一个Nios II软核，在Altera公司的Quartus9.0软件和NiosII9.0IDE仿真平台实现了全加器电路的仿真设计实验。对仿真结果比较显示改进后的算法提高了初始群体生成的质量，在演化过程中控制了个体复杂度，并且在平均收敛次数和平均迭代代数方面有了明显提高。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-11
  1.1 选题背景  7-8
  1.2 国内外发展现状  8-10
  1.3 本文主要工作及相关内容安排  10-11
第二章演化硬件的定义和简介  11-19
  2.1 生物学相关背景知识  11-13
    2.1.1 细胞的结构  11-12
    2.1.2 DNA的结构组成以及遗传操作方式  12-13
  2.2 演化硬件的定义及分类  13-14
  2.3 演化硬件的基本工作原理  14-16
    2.3.1 演化硬件的特点  14-15
    2.3.2 演化硬件的实现方法  15-16
  2.4 可编程硬件平台  16-18
  2.5 本章小结  18-19
第三章演化算法的研究和比较  19-39
  3.1 引言  19
  3.2 演化算法的基本原理和其特点  19-36
    3.2.1 遗传算法（GA）  19-24
    3.2.2 遗传编程（GP）  24-27
    3.2.3 进化策略（ES）  27-32
    3.2.4 进化规划（EP）  32-36
  3.3 演化算法的对比及分析  36-37
  3.4 本章小结  37-39
第四章遗传编程算法的改进研究  39-51
  4.1 遗传编程算法改进  39-45
    4.1.1 初始群体的生成  39-40
    4.1.2 个体选择方式改进  40-41
    4.1.3 交换算子改进  41-44
    4.1.4 个体复杂度控制  44-45
  4.2 改进算法步骤  45-46
  4.3 数值比较  46-51
    4.3.1 初始群体生成比较  47-48
    4.3.2 个体复杂度比较  48-49
    4.3.3 个体适应度比较  49-51
第五章基于组合电路设计的仿真实验和比较  51-61
  5.1 硬件系统构建  51-54
    5.1.1 遗传编程单元  52-53
    5.1.2 EHW模型改进  53-54
  5.2 组合电路仿真实验  54-60
    5.2.1 实验电路简介  54-55
    5.2.2 基于全加器电路的算法步骤  55-58
    5.2.3 改进算法的性能比较  58-60
  5.3 本章小结  60-61
第六章总结与展望  61-63
  6.1 本文总结  61
  6.2 后续工作展望  61-63
致谢  63-65
参考文献  65-67
科研成果  67-68

基于演化硬件的遗传编程改进研究

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