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電子發(fā)燒友網(wǎng)>嵌入式技術(shù)>嵌入式設(shè)計應(yīng)用>處理器種群及種群設(shè)計錯誤詳解

處理器種群及種群設(shè)計錯誤詳解

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INTEL 8086 微處理器應(yīng)用入門 附錄1 8086指令詳解
2017-09-22 11:23:1120

一種雙系統(tǒng)協(xié)同進化的基因表達式編程算法

受人類進化過程的啟發(fā),提出了一種雙系統(tǒng)協(xié)同進化的基因表達式編程算法DSCEGEP。DSCEGEP由自然進化系統(tǒng)和人工干預(yù)系統(tǒng)組成。人工干預(yù)系統(tǒng)包括個體干預(yù)和種群干預(yù)。個體干預(yù)是依據(jù)基因庫對種群
2017-11-24 14:27:332

基于混合搜索的多種群人工蜂群算法

針對經(jīng)典人工蜂群(ABC)算法搜索策略存在搜索機制單一、群體全局搜索與局部搜索運算耦合性較高的問題,提出一種基于混合搜索的多種群人工蜂群( MPABC)算法。首先,將種群按照適應(yīng)度值進行排序,得到
2017-11-24 17:16:470

動態(tài)雙種群果蠅優(yōu)化算法

為了有效解決柔性作業(yè)車間調(diào)度問題(FJSP),提出了一種具有較強進化機制的動態(tài)雙種群果蠅優(yōu)化算法( DDFOA),該算法采用自適應(yīng)移動步長,并動態(tài)地將種群劃分為先進子種群和后進子種群,其中先進子種群
2017-11-25 11:15:170

實數(shù)與二進制編碼GA種群多樣性統(tǒng)一數(shù)學(xué)模型

針對GA早熟收斂問題研究中存在的種群多樣性定義缺乏統(tǒng)一性和普適性問題,基于GA基因?qū)哟?b class="flag-6" style="color: red">種群多樣性的本質(zhì),建立了實數(shù)和二進制編碼的GA層次多樣性的統(tǒng)一數(shù)學(xué)模型。首先,將實數(shù)編碼GA的種群矩陣等效變換
2017-11-29 15:46:110

基于差分進化算法的改進

針對差分進化(DE)算法存在的尋優(yōu)精度低、收斂速度慢等問題,借鑒混沌分散策略、反向?qū)W習(xí)策略(OBL)以及跨種群并行機制,提出一種基于反向?qū)W習(xí)的跨種群差分進化算法(OLCPDE)。采用混沌分散策略進行
2017-12-04 16:30:040

種群量子遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型

為了提高網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測精度,提出了一種改進的多種群量子遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型。在確定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)后,采用多種群量子遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值進行優(yōu)化。該模型利用
2017-12-06 17:18:296

基于多種群的改進粒子群算法

針對多模態(tài)函數(shù)尋優(yōu)過程中開發(fā)與探索能力難以平衡的問題,提出一種基于多種群的改進粒子群算法( EMSPSO)。該算法在基于種群的粒子群算法(SPSO)的基礎(chǔ)上改進了種群生成策略,通過在個體最優(yōu)值中選
2017-12-12 11:23:131

混合多種約束的并行約束差分進化算法

針對約束差分進化算法中單一約束處理技術(shù)無法適合所有優(yōu)化問題的情況,提出了一種混合多種約束處理技術(shù)的并行約束差分進化算法。該算法將種群分成多個子種群,各子種群采用不同的約束處理技術(shù)并行地獨立進化
2018-01-02 16:40:160

基于模擬退火機制的多種群螢火蟲算法

針對傳統(tǒng)螢火蟲算法(FA)中存在的過早收斂和易陷入局部最優(yōu)解等問題,提出了一種基于模擬退火機制的多種群螢火蟲算法( MFA_SA):將螢火蟲種群平均分為參數(shù)不同的多個子種群。為了防止算法陷入局部最優(yōu)
2018-01-14 15:54:480

數(shù)學(xué)建?!?3種群模型資料下載

數(shù)學(xué)建模—03種群模型資料下載
2018-05-21 11:35:262

基于雙種群協(xié)同進化遺傳算法的電力倉庫貨位分配方法

針對電力自動化立體倉庫出入庫效率和高層貨架穩(wěn)定性問題,建立了多目標(biāo)貨位分配優(yōu)化模型。提出了一種基于精英保留策略的雙種群協(xié)同進化遺傳算法并用于求解該模型。仿真實驗結(jié)果驗證了該算法比標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法具有更好的收斂性,能夠有效提高物料出入庫效率和貨架的穩(wěn)定性。
2019-01-17 10:31:2810

關(guān)于選擇處理器的八個認(rèn)知錯誤

 我們購買電腦,往往會關(guān)心處理器的性能好壞,處理器的性能好壞直接影響了電腦的運算速度,我們可以將處理器比喻成大腦,是計算機的核心,決定了電腦速度好壞。那么如何選購處理器呢?今天小編分享一下小白購買處理器最容易踏入的錯誤認(rèn)知科普,帶你快速走出處理器選擇錯誤認(rèn)知,學(xué)會如何選購處理器
2020-05-20 09:23:58690

如何使用差分進化和第二代非支配遺傳算法實現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化的算法

操作,以提高種群的多樣性。應(yīng)用新種群標(biāo)記策略對DE的初始種群和測試種群進行支配得到新種群,并標(biāo)記其中每個個體,使DE能夠處理多目標(biāo)問題。將新種群作為NSGAⅡ的初始種群,通過NSGAⅡ產(chǎn)生下一代種群,
2020-10-26 17:08:005

一種異質(zhì)空間結(jié)構(gòu)種群遷徙動力學(xué)優(yōu)化算法

為了求解一些復(fù)雜優(yōu)化問題,采用異質(zhì)空間結(jié)構(gòu)種群遷徙動力學(xué)理論,提出了異質(zhì)空間結(jié)構(gòu)種群遷徙動力學(xué)優(yōu)化算法(HSS-PMDO)。在該算法中,優(yōu)化問題的解空間與由若干個斑塊組成的海島相對應(yīng),每個斑塊具有
2021-04-07 09:48:5314

污染環(huán)境中微生物治理的種群動力學(xué)算法PDO-MCCE

為了解決一些函數(shù)優(yōu)化問題,采用污染環(huán)境中具微生物治理的種群動力學(xué)模型,提出了PDO-MCCE算法。在該算法中,個體被自動劃分成正常種群和突變種群2類,毎類個體數(shù)依據(jù)種群動力學(xué)模型自動進行計算和調(diào)整
2021-04-07 10:14:0610

一種粒子置換的雙種群綜合學(xué)習(xí)PSO算法

針對粒子群算法(PSO)種群多樣性低和易于陷入局部最優(yōu)等問題,提岀一種粒子置換的雙種群綜合學(xué)PSO算法( PP-CLPSO)。根據(jù)PSO算法的收斂特性和 Logistic映射的混沌思想,設(shè)計并行
2021-04-29 14:19:135

動態(tài)學(xué)習(xí)機制的雙種群蟻群算法綜述

動態(tài)學(xué)習(xí)機制的雙種群蟻群算法綜述
2021-06-11 16:27:3610

求解柔性資源受限的改進多種群遺傳算法

從而使整個遺傳搜索無法求解出全局最優(yōu)值的缺陷,提岀了一種改進的多種群遺傳算法來求解該問題模型。算法對作業(yè)優(yōu)先級列表編碼,引入交叉移民算子實現(xiàn)多種群間的協(xié)冋進化,在解碼過程中運用一種啟發(fā)式柔性資源技能分配算法
2021-06-16 14:47:1710

基于譜聚類的多目標(biāo)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法

多目標(biāo)優(yōu)化算法在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)中具有很強的競爭力,然而,在處理社區(qū)結(jié)構(gòu)較為模糊、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)規(guī)模大的問題時難以得到滿意的效果。為克服現(xiàn)有多目標(biāo)方法的不足,提岀一種基于譜聚類的多目標(biāo)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法
2021-06-17 15:02:3511

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