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针对传统遗传算法应用于数字电路设计时出现的未成熟收敛和收敛速度慢等问题,提出了一种新的改进遗传算法,该算法对每次迭代产生的种群进行适应度分布和个体差异度的统计,并根据统计结果进行种群规划.实验结果表明,该算法使种群具备更好的多样性,从而显著地提高了电路的正确率和算法的收敛速度.
数字电路设计的改进遗传算法
【摘 要】
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针对传统遗传算法应用于数字电路设计时出现的未成熟收敛和收敛速度慢等问题,提出了一种新的改进遗传算法,该算法对每次迭代产生的种群进行适应度分布和个体差异度的统计,并
【机 构】
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南京邮电大学电子科学与工程学院
【出 处】
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南京邮电大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2014年2期
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