【摘 要】
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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
【机 构】
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中国工程物理研究院应用电子学研究所,四川绵阳621999;中国工程物理研究院高能激光科学与技术重点实验室,四川绵阳621999
【出 处】
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中物院高能激光科学与技术重点实验室第三届学术交流会
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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,本文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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