基于改进型遗传算法的数字电路优化

• 作者: 张瑛 许颖
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 电路优化 最小分类网络
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 168-171
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 字数: 3114字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2014.08.0139

摘要

遗传算法( Genetic Algorithm,GA)是一种模拟生物界自然选择的智能优化算法,已经被广泛应用到各个领域。文中主要针对传统遗传算法在应用于数字电路优化设计中时所出现的未成熟收敛和收敛速度慢的问题,提出一种新的个体选择方法。该方法将保留最优个体选择方式和改进轮盘赌选择方式相结合,能够在保持种群的多样性的同时有效地提高数字电路优化的精确度。将该算法应用到最小分类网络的设计中,实验结果验证了改进算法的合理性和有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张瑛	南京邮电大学电子科学工程学院	57	248	8.0	12.0
2	许颖	南京邮电大学电子科学工程学院	2	9	2.0	2.0