【摘 要】
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本文提出了一种基于分布估计算法的有限状态机低功耗编码方案。针对传统遗传算法对有限状态机编码收敛速度慢的缺点，提出了结合统计学习思想的分布估计算法，并建立了适应度概率
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009合肥工业大学电子科学与应用物理学院合肥230009
【出 处】
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第十九届全国测控、计量、仪器仪表学术年会
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本文提出了一种基于分布估计算法的有限状态机低功耗编码方案。针对传统遗传算法对有限状态机编码收敛速度慢的缺点，提出了结合统计学习思想的分布估计算法，并建立了适应度概率模型和学习概率模型。不仅考虑了对功耗的优化，同时也考虑面积的优化和编码的时间优化。经过对MCNC’91电路中13个标准电路的实验，结果表明与现有的遗传算法相比较，平均减少3％功耗，并且在编码时间上节约了近30％。因而此算法在对FSM低功耗编码方面有一定的优势。
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