【摘 要】
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将可进化硬件动态进化分为两类,并针对基于任务切换的动态进化进行研究.提出一个进化与学习的混合策略,将改进的CGP(Cartesian Genetic Programming)算法与局部学习结合,用于
【机 构】
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西安微电子技术研究所,陕西,西安,710075
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将可进化硬件动态进化分为两类,并针对基于任务切换的动态进化进行研究.提出一个进化与学习的混合策略,将改进的CGP(Cartesian Genetic Programming)算法与局部学习结合,用于可进化硬件的动态进化.实验结果表明,该策略以较小的计算代价扩大了算法的搜索范围,提高了进化成功率,可以满足任务切换类可进化硬件动态进化的要求.
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