强激光与粒子束
彊激光與粒子束
강격광여입자속
HIGH POWER LASER AND PARTICLEBEAMS
2015年
6期
32-36
,共5页
遗传算法%猴王遗传算法%硬件演化
遺傳算法%猴王遺傳算法%硬件縯化
유전산법%후왕유전산법%경건연화
genetic algorithm%Monkey-King genetic algorithm%evolvable hardware
演化硬件作为新的硬件载体,具有自组织、自适应、自修复的能力,是人工智能在高能激光控制方面的一个重要应用.遗传算法是影响硬件演化速度的一个重要因素.针对目前传统遗传算法进化时间长、运算量大的问题,提出了一种改进的猴王遗传算法——种群杂交猴王遗传算法.受自然界生物种群杂交优势的启发,种群杂交猴王遗传算法将参与进化的基因序列划分为Nd个独立进化的子种群.每个子种群独立按照猴王遗传算法进化Ta代形成原始种群的Nd个亚种群后,交换亚种群的猴王基因重复猴王遗传操作,在亚种群中产生具有杂交优势的后代.分析表明:与猴王遗传算法相比,种群杂交猴王遗传算法可以将每一代基因排序的运算量减小到1/Nd,并且更加利于并行实现.基于MATLAB和Modelsim的仿真分析表明:种群杂交猴王遗传算法具有更快的收敛速度和更优的进化结果.
縯化硬件作為新的硬件載體,具有自組織、自適應、自脩複的能力,是人工智能在高能激光控製方麵的一箇重要應用.遺傳算法是影響硬件縯化速度的一箇重要因素.針對目前傳統遺傳算法進化時間長、運算量大的問題,提齣瞭一種改進的猴王遺傳算法——種群雜交猴王遺傳算法.受自然界生物種群雜交優勢的啟髮,種群雜交猴王遺傳算法將參與進化的基因序列劃分為Nd箇獨立進化的子種群.每箇子種群獨立按照猴王遺傳算法進化Ta代形成原始種群的Nd箇亞種群後,交換亞種群的猴王基因重複猴王遺傳操作,在亞種群中產生具有雜交優勢的後代.分析錶明:與猴王遺傳算法相比,種群雜交猴王遺傳算法可以將每一代基因排序的運算量減小到1/Nd,併且更加利于併行實現.基于MATLAB和Modelsim的倣真分析錶明:種群雜交猴王遺傳算法具有更快的收斂速度和更優的進化結果.
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