改进交叉算子和变异算子抑制GA算法早熟

分析了传统遗传算法早熟收敛的主要原因,提出了一类改进的遗传算法。通过引入个体相似度,改进传统的交叉算子,避免了近亲繁殖现象,采用二元变异算子替换传统变异算子。仿真结果表明该改进算法有效地提高了全局搜索性能和收敛速度。

遗传算法优化速度的改进

分析了传统变异算子的不足 ,提出用二元变异算子代替传统的变异算子 ,并讨论了它在克服早熟收敛方面的作用 .同时 ,针对二进制编码的遗传算法的特点 ,提出了解码算法的隐式实现方案 ,使得遗传算法的寻优时间缩短 6～ 50倍 .实验从多方面对二元变异算子的遗传算法进行性能测试 ,结果表明 ,改进型算法收敛快 ,参数鲁棒性好 ,能有效地克服“早熟”收敛 .通过改进变异算子和解码算法 ,遗传算法的优化速度得到了很大的提高 .

基于改进遗传算法的图像分割

为了快速准确地确定图像的最佳分割阈值,提出了一种改进的遗传算法。该算法通过完善选择机制、引进父子竞争机制和使用二元变异算子进行变异操作,有效地解决了遗传算法的收敛速度慢和种群过早成熟的问题。实验结果表明:采用改进遗传算法对图像搜索阈值时能收敛至全局最优解,并且大大缩短寻找最优阈值的时间,取得良好的分割效果。

一类改进的遗传算法及其优化性能分析

分析了传统遗传算法易早熟收敛的主要原因,提出了一类改进的遗传算法.通过采用多种群进行并行搜索,改进原有的适应值函数.采用最优保存策略和赌轮选择相结合的选择思路,以及采用二元变异算子、个体重新分配等方法,提高了全局搜索性能和收敛速度.通过典型的测试函数进行了数字仿真,验证了算法的有效性.

基于遗传算法的功能覆盖率收敛技术

针对集成电路验证向量生成与功能覆盖率收敛的问题,提出一种基于遗传算法的功能覆盖率收敛技术.通过计算分析遗传算法中遗传算子的概率分布函数,获得由比例选择算子、均匀交叉算子以及二元变异算子组成的遗传算法,得到覆盖率广、重复性低的验证向量,在最短仿真时间内达到预先设定的功能覆盖率.实验采用基于Turbo芯片的图像处理硬件加速器作为验证模型,将遗传算法嵌入到以System Verilog语言为基础的层次化验证平台中.结果表明,与全随机向量验证相比,该算法有效增加了功能覆盖率并使仿真时间缩短了25%左右,实现功能覆盖率的快速收敛,提高了验证效率.