面向可逆邏輯綜合的基因表達(dá)式編程(GEP)算法的研究與實現(xiàn)
發(fā)布時間:2021-06-28 21:16
基因表達(dá)式編程(Gene Expression Programming, GEP)算法是由葡萄牙學(xué)者Candida Ferreira于2001年提出的一種新的基于基因型(genotype)和表現(xiàn)型(phenotype)的自適應(yīng)進(jìn)化算法。GEP算法綜合了遺傳算法(GA)和遺傳編程(GP)的各自優(yōu)點(diǎn),又克服了兩者的各自缺點(diǎn)。它采用類似于GA中的固定長度的線性染色體作為個體(基因型),同時GEP又將個體轉(zhuǎn)換為類似于GP個體的大小、形狀都不同的非線性表達(dá)式樹(表現(xiàn)型),因此,它可以利用簡單編碼解決復(fù)雜問題,而且可以方便的進(jìn)行選擇、交叉、變異等遺傳操作。在求解很多復(fù)雜問題時,基因表達(dá)式編程的性能可以比普通的遺傳編程高出2-4個數(shù)量級。可逆邏輯電路是由可逆邏輯門依次級聯(lián)構(gòu)成的,完全具備可逆性操作的特性,能夠有效地解決集成電路能耗問題。可逆邏輯綜合就是利用給定的可逆邏輯門,按照可逆網(wǎng)絡(luò)無扇入扇出、無反饋等約束條件和限制,實現(xiàn)具備預(yù)期邏輯功能且盡可能優(yōu)化的可逆邏輯電路。然而,可逆邏輯門是以“異或”運(yùn)算為基礎(chǔ),使得“積之異或和”取代“積之和”成為了可逆邏輯最適用的表達(dá)形式。基因表達(dá)式編程具有在缺乏知識和...
【文章來源】:東華大學(xué)上海市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:64 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 本文研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)
第2章 可逆邏輯電路及其常用綜合方法
2.1 可逆邏輯電路概述
2.1.1 可逆計算與可逆邏輯
2.1.2 可逆邏輯電路主要的評價指標(biāo)
2.2 常用的可逆邏輯門
2.2.1 一位可逆邏輯門
2.2.2 兩位可逆邏輯門
2.2.3 三位可逆邏輯門
2.3 可逆邏輯電路主要設(shè)計方法概述
2.3.1 主要設(shè)計方法介紹
2.3.2 設(shè)計方法比較分析
2.4 本章小結(jié)
第3章 基因表達(dá)式編程(GEP)算法設(shè)計基礎(chǔ)
3.1 遺傳算法與遺傳編程簡介
3.1.1 遺傳算法
3.1.2 遺傳編程
3.2 基因表達(dá)式編程的起源
3.3 基因表達(dá)式編程的組織結(jié)構(gòu)
3.3.1 終結(jié)符與函數(shù)集
3.3.2 GEP的基因編碼結(jié)構(gòu)
3.4 基因表達(dá)式編程中的適應(yīng)度函數(shù)
3.5 基因表達(dá)式編程中的遺傳算子
3.6 基因表達(dá)式編程算法流程
3.7 基因表達(dá)式編程的特點(diǎn)分析
3.7.1 GEP與GA和GP的比較
3.7.2 GEP的優(yōu)越性
3.8 本章小結(jié)
第4章 面向可逆邏輯綜合的GEP算法設(shè)計與實現(xiàn)
4.1 邏輯代數(shù)與其化簡方法
4.2 異或運(yùn)算與可逆邏輯
4.2.1 異或運(yùn)算與MCT門
4.2.2 ESOP表達(dá)式與可逆邏輯網(wǎng)絡(luò)
4.3 GEP算法設(shè)計
4.3.1 GEP算法設(shè)計思想
4.3.2 算法步驟
4.4 實驗結(jié)果及分析
4.5 GEP算法的改進(jìn)
4.5.1 GEP算法改進(jìn)方案分析
4.5.2 GEP算法編碼的改進(jìn)
4.5.3 GEP算法的適應(yīng)度函數(shù)改進(jìn)
4.5.4 GEP算法其他細(xì)節(jié)的調(diào)整
4.5.5 改進(jìn)GEP算法分析
4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果
致謝
本文編號:3255063
【文章來源】:東華大學(xué)上海市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:64 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 本文研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)
第2章 可逆邏輯電路及其常用綜合方法
2.1 可逆邏輯電路概述
2.1.1 可逆計算與可逆邏輯
2.1.2 可逆邏輯電路主要的評價指標(biāo)
2.2 常用的可逆邏輯門
2.2.1 一位可逆邏輯門
2.2.2 兩位可逆邏輯門
2.2.3 三位可逆邏輯門
2.3 可逆邏輯電路主要設(shè)計方法概述
2.3.1 主要設(shè)計方法介紹
2.3.2 設(shè)計方法比較分析
2.4 本章小結(jié)
第3章 基因表達(dá)式編程(GEP)算法設(shè)計基礎(chǔ)
3.1 遺傳算法與遺傳編程簡介
3.1.1 遺傳算法
3.1.2 遺傳編程
3.2 基因表達(dá)式編程的起源
3.3 基因表達(dá)式編程的組織結(jié)構(gòu)
3.3.1 終結(jié)符與函數(shù)集
3.3.2 GEP的基因編碼結(jié)構(gòu)
3.4 基因表達(dá)式編程中的適應(yīng)度函數(shù)
3.5 基因表達(dá)式編程中的遺傳算子
3.6 基因表達(dá)式編程算法流程
3.7 基因表達(dá)式編程的特點(diǎn)分析
3.7.1 GEP與GA和GP的比較
3.7.2 GEP的優(yōu)越性
3.8 本章小結(jié)
第4章 面向可逆邏輯綜合的GEP算法設(shè)計與實現(xiàn)
4.1 邏輯代數(shù)與其化簡方法
4.2 異或運(yùn)算與可逆邏輯
4.2.1 異或運(yùn)算與MCT門
4.2.2 ESOP表達(dá)式與可逆邏輯網(wǎng)絡(luò)
4.3 GEP算法設(shè)計
4.3.1 GEP算法設(shè)計思想
4.3.2 算法步驟
4.4 實驗結(jié)果及分析
4.5 GEP算法的改進(jìn)
4.5.1 GEP算法改進(jìn)方案分析
4.5.2 GEP算法編碼的改進(jìn)
4.5.3 GEP算法的適應(yīng)度函數(shù)改進(jìn)
4.5.4 GEP算法其他細(xì)節(jié)的調(diào)整
4.5.5 改進(jìn)GEP算法分析
4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果
致謝
本文編號:3255063
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