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题名直觉模糊离散粒子群算法
被引量:7
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作者
汪禹喆
雷英杰
周林
李润玲
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机构
空军工程大学导弹学院
北京军代局
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出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2012年第11期1735-1739,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(60773209)
陕西省自然科学基金项目(2006F18)
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文摘
在研究和分析离散粒子群算法(DBPSO)的基础上,提出一种基于直觉模糊熵的改进离散粒子群算法(IFDPSO).该算法以直觉模糊熵作为粒子群状态测度和速度变异的基本参数,同时加入了位置变异策略以保证算法在有限时间内尽可能多地遍历到次优位置及其邻域,增强了算法的全局寻优能力.实验数据表明,在求解较大规模整数规划问题(如0-1背包问题)时,IFDPSO比DPSO和蚁群算法(ACO)更为有效,从而为解决这类问题提供了新的途径和方法.
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关键词
离散粒子群算法
直觉模糊熵
直觉模糊离散粒子群算法
背包问题
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Keywords
discrete particle swarm optimization algorithm
intuitionistic fuzzy entropy
intuitionistic fuzzy particle swarm optimization algorithm
knapsack problem
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于粒子群的HLS的自动化架构实现
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作者
吴家飞
黄晞
施文灶
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机构
福建师范大学福建省光电传感应用工程技术研究中心
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2018年第9期22-26,37,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(41701491)
福建省自然科学基金项目(2017J01464)
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文摘
随着数据挖掘、深度学习等领域的火热的发展,在嵌入式设备实现深度学习等计算量较大的算法已经成为一种趋势。由于传统CPU和GPU平台已经难以保证算法实时性的情况下,利用FPGA高性能低功耗的特点对复杂算法实现硬件加速,有着较好的优势。利用Xilinx公司的HLS工具,基于粒子群算法设计一套硬件加速方法。该方法可实现算法优化方案的自动化寻找,极大地提升了设计效率。实验结果表明,该优化方法在寻找一般算法的较优方案上具有一定程度上的通用性。
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关键词
FPGA
模糊离散粒子群算法
高层次综合(HLS)
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Keywords
FPGA
Fuzzy discrete particle swarm algorithm
High level synthesis (HLS)
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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