计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2004年
15期
13-16,174
,共5页
遗传算法%神经网络%优化计算%并行遗传算法%硬件遗传算法
遺傳算法%神經網絡%優化計算%併行遺傳算法%硬件遺傳算法
유전산법%신경망락%우화계산%병행유전산법%경건유전산법
该文提出了一种实现二值编码全父辈交叉遗传算法的神经计算模型GAm.GAm将遗传算法的迭代循环结构通过一组由神经元模块所组成的反馈回路实现,并给出了实现二值编码全父辈交叉操作以及突变操作的人工神经元和神经网络拓扑结构.该文通过实验结果验证了GAm的可行性.GAm综合了硬件遗传算法和并行遗传算法的优点,这对于用硬件实现遗传算法,显式地实现遗传算法的内在并行性,提高遗传算法的实时性,拓宽遗传算法应用领域的研究具有积极的意义.
該文提齣瞭一種實現二值編碼全父輩交扠遺傳算法的神經計算模型GAm.GAm將遺傳算法的迭代循環結構通過一組由神經元模塊所組成的反饋迴路實現,併給齣瞭實現二值編碼全父輩交扠操作以及突變操作的人工神經元和神經網絡拓撲結構.該文通過實驗結果驗證瞭GAm的可行性.GAm綜閤瞭硬件遺傳算法和併行遺傳算法的優點,這對于用硬件實現遺傳算法,顯式地實現遺傳算法的內在併行性,提高遺傳算法的實時性,拓寬遺傳算法應用領域的研究具有積極的意義.
해문제출료일충실현이치편마전부배교차유전산법적신경계산모형GAm.GAm장유전산법적질대순배결구통과일조유신경원모괴소조성적반궤회로실현,병급출료실현이치편마전부배교차조작이급돌변조작적인공신경원화신경망락탁복결구.해문통과실험결과험증료GAm적가행성.GAm종합료경건유전산법화병행유전산법적우점,저대우용경건실현유전산법,현식지실현유전산법적내재병행성,제고유전산법적실시성,탁관유전산법응용영역적연구구유적겁적의의.
