一种基于积项扩展的大变量多输出逻辑优化算法的设计与实现

提出的算法是根据给定的输入积项计算出无共享积项的假集矩阵、阻塞矩阵和覆盖矩阵，对阻塞矩阵和覆盖矩阵依据最小列覆盖的选择算法得到最小列覆盖集合和提升集合，形成输入积项扩展后的积项形式．对于二级SOP型的多输入多输出逻辑函数，设计了基于积项扩展的多输入多输出集成电路逻辑优化软件，允许的最大输入变量数为128、最大输出变量数为256、最大输入输出变量总和为300、最大输入积项数为20000，并通过了Benchmark例题的测试和正确性验证．     

多输入多输出单边逻辑函数优化系统的设计研究

逻辑综合的作用是在功能等价的条件下减少电路中的元件数目,使电路体积减少、能耗降低、故障率下降、稳定度提高。对于超大变量多输入多输出逻辑函数优化,存储开销对输入变量呈2幂次方增长。针对多输入多输出单边逻辑函数的特性,通过引入特征矩阵和状态矢量的描述,求解多输入多输出单边逻辑函数补集,以积项扩展为基础,完成多输入多输出单边逻辑函数无冗余覆盖。编程实现了多输入多输出单边函数逻辑优化的算法,对影响单边函数逻辑优化效率的因素(输入变量数、输出变量数、积项数和无关因子)进行了分析,软件系统在奔腾1.8 MHz、512 M的计算机上通过了正确性验证与测试。测试结果表明性能良好,有效的降低了系统的存储空间和时间开销。     

蕴涵项扩展技术在多输出逻辑函数中的应用

文章给出一个适用于大变量多输出逻辑函数蕴涵项扩展的算法。多输出函数在它的矩阵表示中分为输入、输出两个部分，但是在扩展过程中，这两个部分处理的方式极为相似，从而使计算机程序简化，并节省了机器的时间、空间资源。     

多输出逻辑函数的一种化简方法

多输出逻辑函数的化简，目前还没有成熟的方法．凭经验决定蕴涵项的取舍，往往不能确定方案是否最简．由于将多个输出电路作为一个整体电路看待，每个单输出函数最简单并不能保证整体方案最简单．若能找出各输出函数间的公共项，即使它不是质蕴涵项，由于公用，也可能得到最简的方案一作者提出了一种规范而又切实可行的化简方法，用此方法最终可解决多输出函数的化简问题．     

蕴涵项扩展技术在多输出逻辑函数中的应用

文章给出一个适用于大变量多输出逻辑函数蕴涵项扩展的算法。多输出函数在它的矩阵表示中分为输入、输出两个部分,但是在扩展过程中,这两个部分处理的方式极为相似,从而使计算机程序简化,并节省了机器的时间、空间资源。     

复杂函数优化中的一种扩展微粒群算法

为了提高标准微粒群算法处理复杂函数时的优化性能,引入了一种扩展形式的新微粒群算法。该算法充分利用了微粒群算法中两个量的优点：群体最优位置利于引导个体快速进化、个体最优位置的中心利于增强群体的多样性。新算法是标准微粒群算法的扩展形式,同时保持了迭代公式的简洁形式。通过复杂函数优化的数值模拟表明,扩展的微粒群算法较标准微粒群算法在寻优能力上有明显的提高。     

基于立方扩展法的多输入多输出逻辑综合算法的实现

逻辑综合是数字系统自动化设计的重要理论之一。本文通过对现有算法的深入研究,介绍一种快速有效的逻辑综合算法,即立方扩展法直接求出多输入多输出函数的最小覆盖,用Delphi6.0编写相应的算法程序。大量的实验证明该算法可以减少存储容量加快程序运行速度,在电子设计自动化中具有广泛的应用前景。     

用Karnaugh图化简多输出逻辑函数

提出了用Karnaugh图化简多输出逻辑函数的方法,并给予了该方法正确性和最简性的证明。     

一种多变量公钥算法的优化方案

针对多变量公钥体系的一些主要问题,提出了一种高效的优化实现方案.首先化简域L模幂运算,提出矩阵化方法,将庞大的模幂次数分解成矩阵形式并进行整合优化;基于BitSlice和复舍域分解的思想,提出一种用于64位处理器的域K乘法优化方法;提出稀疏矩阵LU压缩编码方法,减少私钥矩阵的存储空间;将以上优化算法在SFLASH签名算法上予以验证.与NESSIE官方数据相比,签名速度提高了2倍,验证速度提高了2倍,私钥存储空间减少了一半.     

基于遗传算法的模糊逻辑控制器优化设计

设计了一种新的用于模糊逻辑控制器优化的遗传算法，实现了模糊逻辑控制器参数和结构的同步快速优化。该算法对经典的简单遗传算法进行了改良，设计了一种带区间限制的十进制编码方案，实现了模糊控制器隶属度函数和控制规则的联合编码；并设计了受限分步一致交叉和变异算子，改进了经典赌轮选择法,避免了病态个体产生，加快了收敛速度。通过对典型的一阶和二阶工业对象控制器优化的仿真研究表明，相对于一般的遗传算法，该算法在群体规模较小（20或40）的情况下，能够在20代左右快速收敛到理想结果，并且在进化过程中很少产生病态个体，因此能够在小群体规模下，实现模糊控制器参数和结构的快速同步优化。     

基于模糊逻辑的多目标优化问题遗传算法求解探讨

基于群体搜索的遗传算法求解多目标优化问题具有独特的优势,鉴于决策者事先对于各目标的重要性一般只有模糊的认识,文中对各目标进行了模糊化处理,构造了适应值函数,提出了基于模糊逻辑的多目标优化问题遗传算法求解方案.     

遗传算法对模糊控制的优化及其应用

为了使模糊控制器具有自学习能力,本文将遗传算法与模糊控制相结合,提出了使用遗传算法对模糊子集进行划分的优化方法,并根据模糊控制的特点,给出了改进的编码方法和交叉算子,加快了算法的收敛速度．应用该方法对锅炉过热汽温进行了仿真研究,结果表明本文提出的基于遗传算法的模糊控制优化方法是很有效的．     

遗传算法在超材料优化设计中的应用及实现

利用遗传算法对超材料进行优化设计,是近年来超材料优化设计的重要方法之一。设计了一套MATLAB与商业电磁仿真软件CST微波实验室的交互仿真体系,在MATLAB环境中编写遗传算法主程序,然后离线调用CST软件进行模型仿真计算,从而将具有强大全局寻优能力的遗传算法充分应用到超材料的优化设计中。然后以Y字紧凑型结构的二阶带通频率选择表面优化设计为例,采用基于罚函数法的遗传算法对这种设计思路进行了验证,取得了良好的设计效果。结果表明:与以往的设计方法相比,该方法编程简单,通用性强,设计周期短,优化效果好,同时可以推广到其他类型的超材料结构的优化设计中。     

基于动态设计变量优化算法的非线性模型参数估计

为消除在传统非线性模型参数估计中由于线性化引起的模型误差,提出了一种基于动态设计变量优化的非线性模型参数估计算法·该算法以每个待估计的参数为设计变量,以与设计变量相关的误差函数为目标函数,并将参数约束条件构造在目标函数中,建立参数估计的最优化问题·针对圆形轨道倒立摆动力学模型进行参数估计,证明该算法具有很高的计算精度和较快的收敛速度,是解决非线性模型参数估计的有效方法之一·     

基于扩张方法的选播路由算法

根据选播地址数量不多、使用频率高、多主机的特点，提出了一种基于扩张方法的选播路由算法．路由器根据选播服务器发送的expand报文和网络的各项性能综合度量，计算它应该加入的组成员分区，并在路由表中建立相应的项；再由该分区内的路由器将目标地址为该选播地址的请求以直接方式或者隧道方式转发到这个组成员,用网络仿真软件NS-2对所提出的路由算法进行仿真，结果表明，它可以降低传输时延，提高服务的可扩展性．     

基于混合优化算法的船体线型优化设计

为了克服单一优化算法的缺点和不足,将遗传算法(GA)和非线性规划法(NLP)有机结合组成混合优化算法来优化船体形状,开发船体线型优化设计程序.在优化过程中,以Rankine源法计算的兴波阻力为目标函数,以船型修改函数的参数为设计变量,在保证必要排水体积的条件下进行优化设计.Wigley数学船型算例的计算结果表明,在优化效果和耗费时间上,混合优化算法的计算结果更优.该算法可为船舶初步设计阶段船体线型的选择提供理论基础和技术支持. 关键词：
混合优化算法; 遗传算法; 非线性规划; 兴波阻力; Rankine源法 中图分类号： U 661.1
文献标志码： A     

遗传算法在离散变量结构优化设计中的应用

研究适于离散变量结构优化设计的遗传算法．探讨了离散变量结构优化问题的基因表达模式，提出了一种减小基因搜索范围的子空间构造方法．该算法可处理受应力、位移约束的结构优化问题．数值计算实例表明该算法效率高，具有很强的适应性