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- 本发明公开了一种基于GPU的并行进化算法的可靠性评估方法。针对现有可靠性分析和验证方法无法对GPU并行进化算法带来的精度误差进行分析和可靠性进行评估的问题。本发明综合考虑CPU与GPU截然不同的编程方式和代码运行模式，首...
- 金晨罗喜伶李云波罗亨
- 基于并行进化算法的高效多目标神经架构搜索
- 近十年来，深度学习在各个应用领域（例如图像分类，语音识别，自然语言处理等）都取得了不错的效果，其主要依赖于神经网络架构的精妙设计。当前采用的网络架构大部分均由人类专家手动设计开发，过程耗时且易出错。因此，神经架构搜索（N...
- 郑凯婕
- 关键词：多目标优化并行进化算法代理模型
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- 并行进化算法研究及其在图像处理中的应用
- 进化算法是一类基于自然选择和自然遗传等生物进化机制的全局优化搜索算法，具有简单通用、鲁棒性好、适合并行处理等优点，使其在各类图像处理问题中得到了广泛的应用。但是进化算法时间复杂度较高，处理速度较慢，随着数字成像技术不断提...
- 吉喆
- 关键词：图像处理进化算法
- 基于并行进化算法的固定极性XNOR/OR电路面积优化
- 提出两种并行进化算法SPEA和NPEA用于固定极性XNOR/OR电路面积优化.SPEA包含两个进化种群:二进制编码主种群和量子位编码辅种群.辅种群的作用是在进化的每一代为主种群提供一组均匀分布在极性空间的个体.NPEA把...
- 张会红汪鹏君
- 关键词：面积优化并行进化算法电路设计
- 分布式计算环境下并行进化算法的容错方法
- 本发明公开了一种分布式计算环境下并行进化算法容错方法，该方法特点在于采用不固定且在指定数量上、下限之间振荡变化的群体规模。通过设定一定的时间限制，在进化计算的每一代中，当部分个体因计算节点或网络故障而无法及时返回时，以群...
- 李茂军苏盛马迎召林利红
- 嵌入式系统动态数据结构优化的并行进化算法被引量：1
- 2010年
- 为了更好地解决现代多媒体嵌入式系统动态数据结构优化问题,结合NSGA-II和SPEA2两个多目标进化算法,引入岛屿模型和多线程机制,提出了一种并行多目标进化算法——PMOEA-NS。基于多核计算机系统,使用PMOEA-NS具体的3个不同并行算法和串行NSGA-II、SPEA2,对一个实际动态嵌入式应用程序进行优化实验和计算,结果表明:与串行算法NSGA-II和SPEA2相比,并行算法不但提高了优化过程的速度,而且改善了解的质量和多样性。
- 王晓升
- 关键词：嵌入式系统动态数据结构多目标并行进化算法
- 并行进化算法在地球物理参数反演中的应用
- 地球物理参数反演通常表述为目标函数最优化,难点是多参数、非线性和不适定性。局部和全局优化方法都不能实现快速全局优化。针对上述问题,本文在研究了均匀设计、多智能体系统、遗传算法、粒子群优化算法以及种子算法的基础上,将均匀设...
- 白俊雨王绪本谢爽梁义强
- 关键词：进化算法多智能体均匀设计
- 并行进化算法的研究与应用
- 本文的目的是研究一种新的并行进化算法及其应用。群体智能算法是一种进化类算法，是解决优化问题特别是复杂系统优化问题的有效手段。而OPSO是一种新的、具有全局收敛性群体智能算法，并且许多实际应用证明，OPSO远远优于一般的粒...
- 马艳
- 关键词：粒子群优化算法群体智能算法遗传算法量子行为
- 并行进化算法及其在组合优化中的应用
- 大多数组合优化问题都是NP完全问题，这类问题很难找到多项式时间的最优化算法，也就是说其算法的时间花费通常随着问题规模的增大呈指数增长。然而进化算法在求解组合最优化问题时，尽管它不能保证在多项式时间内找到NP完全问题的最优...
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- 关键词：并行进化算法遗传算法多线程组合优化
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