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基于种群杂交猴王遗传算法的演化硬件研究

冉欢欢 潘旭东 田俊林

冉欢欢, 潘旭东, 田俊林. 基于种群杂交猴王遗传算法的演化硬件研究[J]. 强激光与粒子束, 2015, 27: 061006. doi: 10.11884/HPLPB201527.061006
引用本文: 冉欢欢, 潘旭东, 田俊林. 基于种群杂交猴王遗传算法的演化硬件研究[J]. 强激光与粒子束, 2015, 27: 061006. doi: 10.11884/HPLPB201527.061006
Ran Huanhuan, Pan Xudong, Tian Junlin. Research on evolvable hardware based on population hybridization Monkey-King genetic algorithm[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2015, 27: 061006. doi: 10.11884/HPLPB201527.061006
Citation: Ran Huanhuan, Pan Xudong, Tian Junlin. Research on evolvable hardware based on population hybridization Monkey-King genetic algorithm[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2015, 27: 061006. doi: 10.11884/HPLPB201527.061006

基于种群杂交猴王遗传算法的演化硬件研究

doi: 10.11884/HPLPB201527.061006
详细信息
    通讯作者:

    冉欢欢

Research on evolvable hardware based on population hybridization Monkey-King genetic algorithm

  • 摘要: 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Td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。
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出版历程
  • 收稿日期:  2015-01-09
  • 修回日期:  2015-03-20
  • 刊出日期:  2015-05-26

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