一种AES算法中S盒和逆S盒替换的表达式方法

S盒替换与逆S盒替换是AES算法性能的主要瓶颈,它直接影响AES芯片的运算速度.在优化Q-M化简法基础上,提出了一种实现AES算法中S盒替换和逆S盒替换的表达式方法,这种表达式方法相比于普遍使用的查表法,其延时减小了8.5%,面积减小了27.4%,功耗减小了17%.

基于EDA的并行基因表达式程序设计方法

将分布评估算法(EDA)引入基因表达式程序设计方法中,以提高其收敛速度。为减少计算时间,提高解质量,在加入EDA的基因表达式程序设计方法的基础上设计了同步和异步分布式并行算法,同时比较了同步和异步并行算法。实验结果表明,并行算法提高了运行速度和解质量。最后通过实验分析了迁移代频对并行算法的影响。

面向吨钢综合能耗预测的基因表达式编程方法

钢铁是国民经济的基础用材,我国吨钢综合能耗仍与发达国家存在较大差距。准确预测吨钢综合能耗,有利于制定节能方针和减少能源浪费。根据我国钢铁工业吨钢综合能耗历史数据,利用基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)算法,构建吨钢综合能耗预测模型。首先,将吨钢综合能耗进行等间隔时序化、函数表达式符号化,在终端集中添加常量数组;其次,利用选择操作、变异操作、重组操作和移项操作进行遗传操作,获得吨钢综合能耗预测模型。结果表明,基于GEP的预测值与实测值平均误差为0.31,该模型较准确地预测我国钢铁工业吨钢综合能耗发展趋势。

基于多层染色体基因表达式程序设计的混合遗传进化算法

提出了一种新的基于多层染色体基因表达式程序设计的混合遗传进化算法:M-GEP-GA。该算法在基因表达式程序设计的基础上引入了多层染色体,并采用与遗传算法相嵌套的二级演化方法。利用染色体构建的层次调用模型对个体进行表达,用基因表达式程序设计方法优化模型结构,遗传算法优化模型参数。通过对三组数据测试,与用单基因GEP、多基因GEP的结果进行对比,实验表明改进的算法具有更强的寻优能力和更高的稳定性。

基于错误的表达式测试研究

由于表达式LRAUC错误对程序中各类错误的广泛覆盖性,本文以表达式 LRAUC错误为检测对象,研究了表达式测试方法。本文首先阐述了当前表达式测试方法理论研究的局限性;然后,为了解决处于程序上下文中的一般表达式测试问题,研究了表达式错误/失效过程,并对影响该过程复杂性的因素进行了简化,提出了表达式LRAUC单路测试方法;阐述了此方法的具体实现,给出了表达式LRAUC单路测试约束集构造算法。

基于启发式和基因表达式编程法预测磺胺类药物的pKa值

应用启发式算法(HM)和基因表达式编程方法(GEP)建立了31种磺胺类药物pKa值的定量构效关系模型。用ChemOffice2004软件进行化合物的结构输入,利用半经验方法进行分子结构优化,在CODDESA软件中计算出组成、拓扑、几何、电子和量子化学参数,并用启发式方法筛选出4个相关参数,在此基础上运用多元线性回归和基因表达式编程方法建立QSPR模型。两种方法均得到了较好的结果,HM和GEP的的相关系数分别为0.90和0.95。两种QSPR模型在新药研究中可以预测化合物的pKa值,将为新药研究提供理论指导。