【摘 要】
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针对三值固定RM(fixed polarity Reed-Muller,FPRM)逻辑电路面积与延时综合优化问题进行了研究,提出了一种基于竞争行为多目标离散粒子群算法(multi-objective discrete competitive particle swarm optimization,MODCPSO)的极性搜索方案。首先在MODCPSO算法中引入竞争行为机制,将种群划分为不同的团队,从
【机 构】
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宁波大学信息科学与工程学院,宁波大学科学技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61234002,61306041),浙江省公益性技术应用研究计划资助项目(2016C31078).
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针对三值固定RM(fixed polarity Reed-Muller,FPRM)逻辑电路面积与延时综合优化问题进行了研究,提出了一种基于竞争行为多目标离散粒子群算法(multi-objective discrete competitive particle swarm optimization,MODCPSO)的极性搜索方案。首先在MODCPSO算法中引入竞争行为机制,将种群划分为不同的团队,从各个团队中随机抽取两个粒子进行比较,令较差的粒子向着较好的粒子进行速度和位置的更新;同时引入变异机制,令
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