改进差分进化算法及其在可逆逻辑综合中的应用
发布时间：2024-04-22 18:44
师法自然特别是生物进化原理的进化算法,在处理复杂、非线性优化问题方面具有突出的全局寻优能力。作为一种较先进的进化算法,差分进化算法简便易行且性能较好,适用于求解全局优化问题,因而得到了广泛的研究和应用。但是其控制参数的设置会在很大程度上影响算法性能,现行的经验/实验选择方式耗时耗力且效果不佳；同时,该算法处理大规模复杂问题的能力还较弱。如何设置合适的控制参数确保差分进化算法的性能稳定,以及如何显著提高其处理大规模复杂问题的能力,都是亟待研究和解决的问题。此外,进化设计已在可逆逻辑综合这一重要的新兴研究领域获得了初步的成功应用,但其优化程度尚需显著提高,因而亟需面向可逆逻辑进化设计研究和应用改进的差分进化算法。 本文在系统地讨论和研究进化算法特别是差分进化算法的基本原理和算法要点的基础上,为了提高差分进化算法性能,从多角度入手,提出了种群自适应调整的差分进化算法；并进一步利用协同进化思想提高其处理大规模优化问题能力；最后提出和验证了基于多目标差分进化的可逆逻辑综合方法。本文的主要贡献在于： 1.提出了种群自适应调整的差分进化算法。在系统研究差分进化算法的基础上,针对种群规模对算法性能的影...
【文章页数】：135 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
目录
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 主要研究内容及创新点
1.3 论文研究思路及结构安排
1.3.1 论文研究思路
1.3.2 论文结构安排
第二章 进化计算简介
2.1 引言
2.2 进化计算
2.3 差分进化算法
2.3.1 差分进化算法基础
2.3.2 差分进化算法的改进研究
2.4 协同进化算法
2.4.1 协同进化算法的基础
2.4.2 协同进化算法的发展
2.5 多目标进化计算
2.5.1 多目标优化基础
2.5.2 主要的多目标进化算法
2.6 小结
第三章 可逆逻辑综合基础
3.1 引言
3.2 可逆计算
3.3 可逆函数
3.4 可逆逻辑门
3.4.1 一位可逆逻辑门
3.4.2 2*2可逆逻辑门
3.4.3 3*3可逆逻辑门
3.5 可逆逻辑综合
3.5.1 可逆逻辑综合
3.5.2 可逆逻辑综合方法及发展
3.6 小结
第四章 种群自适应调整的差分进化算法
4.1 引言
4.2 JADE算法
4.3 种群自适应调整的差分进化算法
4.3.1 进化策略选择器
4.3.2 种群规模调整机制
4.4 实验与结果
4.4.1 测试函数
4.4.2 参数设置
4.4.3 算法综合性能比较分析
4.4.4 收敛速度和达优率的比较
4.4.5 与ATPS相比较
4.4.6 SapsDE时间复杂度分析
4.4.7 参数设定研究
4.5 小结
第五章 协同自适应差分进化算法
5.1 引言
5.2 相关研究
5.3 协同自适应差分进化算法
5.3.1 分组调节方案
5.3.2 最优合作算子保留方案
5.4 实验结果和讨论
5.4.1 测试函数
5.4.2 参数设定
5.4.3 与其他适应性差分进化算法变体的比较
5.4.4 与协同差分进化算法的比较
5.4.5 CoSaDE中各策略的作用
5.5 小结
第六章 基于多目标差分进化的可逆逻辑综合
6.1 引言
6.2 多目标协同差分进化算法
6.2.1 离散差分进化操作
6.2.2 种群更新方案
6.3 基于多目标差分进化的可逆逻辑综合
6.3.1 门器件库
6.3.2 门级阵列结构模型
6.3.3 编解码方案
6.3.4 多目标综合适应函数
6.3.5 修复及简化方法
6.3.6 基于多目标差分进化的可逆逻辑综合方法的实现
6.4 实验及结果
6.4.1 结果对比分析参数设定
6.4.2 测试结果
6.4.3 结果对比分析
6.5 小结
第七章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
攻读博士学位期间发表和投稿的论文
致谢
本文编号：3962113
【文章页数】：135 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
目录
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 主要研究内容及创新点
1.3 论文研究思路及结构安排
1.3.1 论文研究思路
1.3.2 论文结构安排
第二章 进化计算简介
2.1 引言
2.2 进化计算
2.3 差分进化算法
2.3.1 差分进化算法基础
2.3.2 差分进化算法的改进研究
2.4 协同进化算法
2.4.1 协同进化算法的基础
2.4.2 协同进化算法的发展
2.5 多目标进化计算
2.5.1 多目标优化基础
2.5.2 主要的多目标进化算法
2.6 小结
第三章 可逆逻辑综合基础
3.1 引言
3.2 可逆计算
3.3 可逆函数
3.4 可逆逻辑门
3.4.1 一位可逆逻辑门
3.4.2 2*2可逆逻辑门
3.4.3 3*3可逆逻辑门
3.5 可逆逻辑综合
3.5.1 可逆逻辑综合
3.5.2 可逆逻辑综合方法及发展
3.6 小结
第四章 种群自适应调整的差分进化算法
4.1 引言
4.2 JADE算法
4.3 种群自适应调整的差分进化算法
4.3.1 进化策略选择器
4.3.2 种群规模调整机制
4.4 实验与结果
4.4.1 测试函数
4.4.2 参数设置
4.4.3 算法综合性能比较分析
4.4.4 收敛速度和达优率的比较
4.4.5 与ATPS相比较
4.4.6 SapsDE时间复杂度分析
4.4.7 参数设定研究
4.5 小结
第五章 协同自适应差分进化算法
5.1 引言
5.2 相关研究
5.3 协同自适应差分进化算法
5.3.1 分组调节方案
5.3.2 最优合作算子保留方案
5.4 实验结果和讨论
5.4.1 测试函数
5.4.2 参数设定
5.4.3 与其他适应性差分进化算法变体的比较
5.4.4 与协同差分进化算法的比较
5.4.5 CoSaDE中各策略的作用
5.5 小结
第六章 基于多目标差分进化的可逆逻辑综合
6.1 引言
6.2 多目标协同差分进化算法
6.2.1 离散差分进化操作
6.2.2 种群更新方案
6.3 基于多目标差分进化的可逆逻辑综合
6.3.1 门器件库
6.3.2 门级阵列结构模型
6.3.3 编解码方案
6.3.4 多目标综合适应函数
6.3.5 修复及简化方法
6.3.6 基于多目标差分进化的可逆逻辑综合方法的实现
6.4 实验及结果
6.4.1 结果对比分析参数设定
6.4.2 测试结果
6.4.3 结果对比分析
6.5 小结
第七章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
攻读博士学位期间发表和投稿的论文
致谢
本文编号：3962113
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