导读:本文包含了演化计算系统论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:纳米器件,纳米,Crossbar,可靠性设计
演化计算系统论文文献综述
钟福贵[1]（2016）在《基于演化计算的纳米电子系统可靠性设计方法研究》一文中研究指出基于光刻的传统CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor)技术在过去的四十年里满足了市场对产品高性能和多功能的需求。然而随着集成器件尺度的不断缩小,该技术目前达到一个发展瓶颈。新兴的纳米电子技术被认为有可能接替CMOS技术并让摩尔定律继续有效一段时间。已经有一些新颖的纳米电子器件被制造出来并得到广泛研究。由于纳米器件极小的尺寸和在新型的纳米制造工艺(比如自组装纳米制造)中的弱控制,使得纳米电路存在着严重的参数差异。在存在严重参数差异的情况下,如何保证最终获得的纳米电子系统仍然满足用户要求的性能?本文研究基于纳米交叉开关矩阵(Crossbar)结构的容差异逻辑映射(Variation Tolerant Logic Mapping, VTLM),是解决该问题的重要途径。此外,纳米电子系统在工作过程中还容易受到温度、电磁、老化等外在因素的影响,使得其器件参数发生动态变化。如何使系统在参数变化的情况下仍然能够工作在让人比较满意的状态?本文研究电子系统的鲁棒设计(Robust Design, RD),是解决该问题的重要途径。容差异逻辑映射和鲁棒设计都属于系统可靠性设计,不同之处在于：容差异逻辑映射是在器件参数差异已知的情况下,基于Crossbar的可重配置特性,通过设计逻辑映射方案来实现符合性能要求的系统。鲁棒设计则是在设计之初就考虑未来器件参数可能的变化,使得系统在使用过程中,即使器件参数发生变化,性能也不会大幅降低。本文对这两种可靠性设计问题进行了系统深入的研究,并提出了相应的处理方法,主要工作和研究成果归纳如下：1.系统地研究了纳米Crossbar结构及其逻辑映射问题。分析了两种纳米Crossbar结构的延时模型：基于二极管Crossbar延时模型和基于场效应管Crossbar延时模型。介绍了两种纳米Crossbar逻辑映射模型：矩阵映射模型和二部图映射模型。2.提出了一种求解纳米Crossbar容差异逻辑映射问题的多目标Memetic算法。分析了容差异逻辑映射问题的多目标问题模型,并讨论了两类Crossbar结构的延时计算。基于经验知识设计了一种贪婪重分配局部搜索算子,引入到NSGA-Ⅱ算法中,得到一种容差异逻辑映射多目标Memetic算法。在大量不同规模测试问题上的实验结果验证了所提出的多目标Memetic算法在处理纳米Crossbar容差异逻辑映射问题上优越性。3.提出将纳米Crossbar容差异逻辑映射建模为双层多目标优化问题,并提出了一种求解该双层优化问题的混合优化算法。将纳米Crossbar容差异逻辑映射建模为双层多目标优化问题,将复杂问题分解为若干相对简单的问题,同时方便不同特性算法的灵活实施。需要频繁处理的下层优化问题被建模为“最小化最大权值和最小化最大权值差二部图匹配”(Min-max-weight and Min-weight-gap Bipartite Matching, MMBM)问题,并设计了一个多项式时间复杂度算法,基于匈牙利算法的线性规划算法(Hungarian-based Linear Programming, HLP),来处理此问题。采用NSGA-Ⅱ算法实施上层优化,以实现多目标全局优化。此外,贪婪重分配局部搜索算子也被引入到NSGA-Ⅱ算法中,以进一步提高算法效率。在大量不同规模测试问题上的实验结果验证了所提方法的有效性和先进性。4.提出了一种基于混合评估的差分进化算法解决鲁棒电路设计问题。混合评估方法由两种“最坏情况分析方法”组成,端点分析法计算代价小但精度差,蒙特卡罗分析法计算代价大但精度高。差分进化算法的前一阶段采用端点分析方法来引导进化搜索,以减少适应度评估的计算代价；后一阶段,采用蒙特卡罗法来评估个体,以保证最后得到高精度的解。通过这两种分析方法的有效结合,使算法能较好地实现求解效率和求解质量的折中。实验结果验证了所提方法的有效性。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2016-05-01）
云健[2]（2010）在《传播与传承视角下基于模因理论的元音系统演化计算研究》一文中研究指出人类语音演化过程中,元音系统的演化直至稳定成型,是非常关键的环节。元音稳定成型后,就可以和辅音一道组合出足够多的语音。元音系统演化的最重要特点就是具有明显的普遍倾向,因此元音在种群层面具有很强的稳定性。该系统的演化计算研究是人类智能演化问题的重要分支,是数理语言学和人工社会等研究领域的重要问题。目前该研究在国外已经成为研究热点,但是在国内却鲜有文献报道。当前,国际上该领域研究所遇见的主要困难是:由于已经没有有效方法可以直接观察到人类所经历的元音演化乃至稳定成型过程,因此,目前所能使用的研究方法十分有限。文中分析了现有元音系统演化计算模型的缺陷:要么是使用基于最优化思想的计算方法试图用静态的方式构建元音系统演化直至稳定成型的模型,显然这只能直观地描述单一个体在单一时间点上的行为;要么是描述群体在单一传播平面内的元音系统演化,显然这不符合语言同时具有传承和传播特性的基本事实。现有研究存在上述缺陷的根本原因是:语言系统作为一种人类社会系统与自然系统有本质区别,其中,最关键一点就是人的参与,而且人是动态的,且拥有个性化差异。本文的核心工作和主要贡献是:(1)在前人的工作基础上,进一步明确指出:语言演化是典型的文化进化过程,而非生物进化过程。文化进化与生物进化之间的虽然有相似之处,但机制和发生作用的过程存在本质差别。因此本研究采用了人类社会文化进化进程中的另一种遗传因子——“模因”,而非人类生物进化进程中的遗传因子——“基因”来观察和研究语言演化。(2)提出元音系统中的种群个体之间进行模因传递是立体的,既包括纵向的传承,也包括横向的传播,是一个纵横融合的复杂自组织过程。(3)阐述了模因理论、文化进化、复杂自组织系统及其社会计算乃至计算机仿真建模方法,实现了元音系统生理属性的数字化表达,提取了独立于具体语言的元音物理属性——共振峰,构造了从元音数字化生理属性(元音舌位圆唇度编码)到物理属性(元音共振峰值)的连续插值函数,从而有效打通了元音的物理属性和生理属性。(4)提出了基于模因机制的兼具“纵向”结构(即传承)和“横向”结构(即传播)特征的元音系统融合演化的多智能体复杂社会计算模型,并在Boer等人的工作基础上,进行了编程实现。该模型采纳了与传统的系统动力学、最优控制理论等均不一样的建模方法——自下而上方法。这种自下而上的多智能体复杂社会计算模型不考虑中央控制,更注重基于个体行为模拟元音系统在种群层面的宏观状态。每个智能体(行为主体)按照自己的行为模式对元音模因进行复制和传递(包括传承和传播),模因复制和传递过程中充分考虑了语言系统的开放性,将元音系统演化和系统外部环境状态关联起来。这使得模型更符合语言系统演化的事实。语言作为一种复杂自组织系统,其个体层面的微观行为与种群层面的宏观状态之间的关系是非线性的,抑或是混沌的,因此该模型有助于我们深刻认识微观行为和宏观状态之间的非线性关系。仿真实验表明:该模型涌现出了与现实元音系统分布规律等价的宏观状态,较好地刻画出了元音系统的演化乃至稳定成型过程。(本文来源于《上海师范大学》期刊2010-03-01）
张攀[3]（2008）在《演化计算系统及其综合设计》一文中研究指出采用优化来描述各种问题尽管不是最佳的表述方式,但是它是一个相对简单和通用的手段——至少从原则来讲各种问题可以被表示为优化问题。本文采用优化来表征一个带求解的问题,进而以它为对象,对问题求解系统进行设计和分析。针对采用搜索机制进行对问题的求解的直接优化方法,前人曾做过大量的理论研究和实际应用。这些研究最终产生了演化计算这一领域。它通过模仿自然界或社会系统中的各式各样的自适应和学习机制来引导搜索过程的进行,从而实现优化这一目标。早期的演化计算理论不论是模式理论、马尔科夫模型和动态系统模型还是统计力学模型,它们都着力于模仿给定的计算模型的动态行为。但是这些理论在最终应用时,都面临着无法承受的计算负担。我们把其原因归结为这些理论过于一般化脱离了了待求问题的特点和实际求解要求。由于演化算法的核心机制是随机和启发式方法,因此单纯的模仿算法运行很难拿到针对特定问题求解时的准确或者说必然的结论。另一方面,在当前演化计算领域的研究中,人们都集中于直接模仿在然界和社会中存在的各类演化和学习机制,依赖于所模仿的机制的上下文,将各种仿真演化的模型设计成为特定名称的演化算法。随着这些求解模型的不断提出,名词术语上的多样性导致了研究和工程应用的障碍。很明显,现象的多样性不一定就说明内在自适应机制的多样性,相反一些新命名的仿真演化模型在本质上有相通和相似的机制。以上谈及的这两个趋势突出说明了建立一个通用的演化系统环境的必要性。这个通用的演化系统要能够应用各种演化机制来设计求解技术,进而能综合这些求解技术到某个整合的演化系统环境中定制特定系统来对特定的问题求解。其核心思想在于忽略单纯的模仿某种演化机制,而是根据待求问题的特点综合利用各类自适应机制和有效的搜索技术来设计问题求解的系统。在研究提出综合系统之前,我们首先总结并讨论了各类演化搜索算法的核心策略包括随机策略和启发式策略,以及根本指导原则包括最优性原理和评估等价性原理;进而总结并抽取出各类演化仿真系统中的本质运行机制。针对随机策略我们导论了其特点和特性,并且给出了全局搜索和局部搜索的实现机制;针对启发式策略我们阐述了其内涵和归纳了其种类和各类实现方式。我们给出了最优性原理中的基本收敛模式。我们依据文献[89,91]的讨论框架给出了评估等价性原理,通过此原理重新阐述了各类NFL定理的结论。这些理论结论为系统综合的原理和方法奠定了基本的依据。对前人工作的总结,特别是在各类演化算法中总结出根本原则和计算模型是接下来提出演化计算系统和提出相关理论和方法的基础。在理论研究和工程应用过程中人们提出了大量的演化计算模型,因此我们不是采用枚举当前演化计算领域各类模型,而是总结并抽取其叁类本质的种群演化搜索模式。它们分别是基于遗传信息的演化、个体行为演化和社会行为演化。前者本质是编码空间搜索模式,另外两个分别是个体局部搜索学习和种群分布函数演化。在传统的演化计算领域里,这叁类演化和学习机制被用于独立的创立各式计算模型,但是在我们将提出的综合演化环境中,他们将被利用于设计演化搜索算子,并集成在综合系统中进行合作协调搜索。接下来,我们提出了‘演化计算系统'的概念。作为系统综合环境的演化计算系统将被定制为各种实现用于具体问题的求解。变化算子集、控制算子集和能够独立维护搜索信息的演化个体是演化计算系统的根本组元。该系统之所以称为‘演化'是由于它使用演化和学习机制作为其搜索算子构建的核心机制;而要说明的是尽管称其为‘计算系统',但是它不同于传统意义下的算法,它使能够与外部计算系统甚至专家直接交换信息,实现交互式计算。所谓的‘综合'是指系统设计依赖于求解问题的特点和求解要求,同时抛开各类描述演化机制的名词术语界限强调综合应用和协调各类求解技术,定制针对问题特点的特定求解系统。为了实现这一目标,需要建立两个根本桥梁:其一,待求问题的特点和演化搜索算子的设计的关系;其二,求解要求和组织搜索算子和演化个体的控制算子之间的关系。紧紧围绕着这两个纽带,我们提出了演化计算系统综合设计的理论。首要的工作是算子设计的理论和模型。对于变化算子,我们详细讨论了其功能性和基本构建机制。依赖使用演化个体的个数,变化算子被分为个体学习型和全局学习型;依赖其搜索的功能性,它可被分为挖掘型和探索型。构建演化搜索算子的核心机制有随机搜索,启发式搜索和问题数学结构相关的传统搜索机制。控制算子包括了变化算子选择控制,个体选择控制,种群维护和交互接口控制几大类。我们分别给出了设计机制和性能。需要特殊说明的是,演化个体独立维护变化信息的机制是多个演化搜索算子共同协作的前提。综合设计理论的核心工作是系统综合的理论和模型。系统综合的基本实现手段是通过组织和协调参与演化搜索的各个变化算子和各类控制组元。在这一部分里,我们首先给出了有关综合目标和求解条件。接下来围绕着建立这两个基本桥梁,我们分别探讨了最优性原则和综合设计模式,以及可靠性原则和实现综合系统。针对最优性原则,我们给出了两个收敛定理,并且依据这两个收敛定理提供的条件提出了两套综合模式,即综合模式Ⅰ和Ⅱ。综合模式Ⅰ本质应用穷举的策略以达到求取最优解,它的运行的低效性使得其常应用于修正一个不收敛的演化计算系统为收敛的系统。比较来讲,综合模式Ⅱ则给出了一个有效的综合方案,通过协调配和使用挖掘型演化搜索算子和探索型演化搜索算子,系统可以在保证最优性的前提下实现高效的搜索求解。求解可靠性原则更关心在给定的求解时间内求取到满意解。求解过程虽然是质量与时间的一个平衡过程,但是我们可以抽取其两个极值的情形作为综合的标准,即求解速度可靠性和求解质量的可靠性。针对系统综合,我们提供了四类总体实现方案,同时针对每种方案我们给出了相应的设计指导原则和一般性能的讨论。为了举例说明我们给出的演化计算系统和综合理论的各方面设计原理和步骤,我们给出了叁个挑战性的工程优化问题。它们分别是立体旋转货架的拣选作业调度优化问题,本构方程系统的参数标定问题,以及目标形状设计优化问题。其中第一个问题属于控制优化问题类,后两个问题属于设计优化问题类。针对问题一,我们突出说明了如何依赖具体问题的信息设计高效的挖掘型演化搜索算子,以及如何使用探索型搜索算子协调搜索行为。基于综合模式Ⅱ,最优性和可靠性标准在系统综合设计中得到实现;在比较实验中得到了经验验证。针对问题二,我们强调了多个演化搜索算子共同协调进行演化搜索的工作模式。系统综合模式Ⅱ作为基本执行框架得到了实现。同时,针对挖掘型算子的特点,我们配合设计了一种探索性搜索算子。实验环节以一套29个参数的系统进行标定,我们依据问题定制的演化计算系统给出了求解该问题目前最好的结论。针对问题叁,我们补充说明了除主要系统综合理论之外的附属型组元的设计和有关考虑。其中突出说明了利用交互式接口,让专家担当智能变化算子,直接参与演化搜索。同时有关解空间表达问题、评估函数的设计问题、和策略参数的初始化等问题也给出了例证。最后,我们总结了本文实现的主要工作和贡献,并给出下一步工作的两个关键研究内容。(本文来源于《山东大学》期刊2008-10-01）
杨鹤[4]（2005）在《演化计算在人工免疫系统中的应用》一文中研究指出对人工免疫系统中SELF集的构造和特征码的选取、演化进行了分析,以网络入侵检测的AIS为例,对特征码的表现型和基因型做了详细描述。把检测器集分为叁级结构,并描述了各个分离检测器集的演化过程。(本文来源于《湖北教育学院学报》期刊2005年02期）
陈冬,陈阳舟[5]（2004）在《基于动态规划与演化计算的切换系统最优控制》一文中研究指出本文讨论了带有线性离散时间子系统的切换型混杂系统的最优控制问题。对于离散子系统切换次数固定,且性能指标为二次型时,基于动态规划原理,将多级决策问题转化为易于求解的单级决策问题,得到了切换离散系统最优控制的全局解析解。利用作为演化计算重要分支的遗传算法对切换顺序和切换时刻进行全局搜索使性能指标达到极小,并给出了具体求解步骤。最后用数字例子验证了该算法的有效性,仿真结果表明该算法可以解决一类切换线性系统的最优控制问题。(本文来源于《第五届全球智能控制与自动化大会会议论文集（2）》期刊2004-06-01）
胡晓林[6]（2004）在《演化计算在混合驱动系统优化中的应用》一文中研究指出混合动力电动车(简称HEV)因其低油耗、低排放、商品化相对容易，是将来二十年内汽车开发的主要型式之一，但因其具有至少两套动力驱动系统，故硬件结构和能源管理系统都比较复杂，需要找到各类部件的最优匹配和大量控制参数的最佳组合。本文提出用演化计算来求解这类HEV的驱动系统优化问题，将各部件典型的性能参数和主要的控制策略参数同时作为优化变量基于HEV驱动仿真软件ADVISOR进行单目标优化和多目标优化。 在进行单目标优化时采用了遗传算法。该方法克服了传统优化方法需要计算目标函数导数且容易陷入局部最优的缺陷，但遗传算法本身具有搜索效率低的缺陷，本文提出将其与传统梯度算法SQP相结合，发挥遗传算法的全局搜索能力和梯度算法收敛快的优势，开发了两种混合算法GA-SQP-I和GA-SQP-Ⅱ。实车计算的结果表明，这些方法大大提高了原车的燃料经济性。在此部分还测试了另外一种全局优化方法DIRECT，该方法不同于遗传算法，是一种确定性算法，有较强的健壮性，虽找到的最优解的精度不高，但收敛比较快，对于一般的工程问题也是一种合适的选择。 本文的后半部分阐述了多目标优化的概念，并应用多目标演化算法NSGA-Ⅱ对一辆并联HEV的燃油经济性和各种排放(CO，NOx，CO等)同时进行了优化，得到了一组Pareto解。针对这组解的分析表明，多目标演化算法不仅提高了原车的以上几项性能，而且为用户提供了一个具有很大柔性的选择空间，使其能根据不同的需求灵活地选择各种部件和控制策略。 文中对加快多目标演化算法的收敛也做了一定的探索，主要思想是将多目标演化算法与梯度算法采用ε-Constraint的方式相结合，据此开发了混合算法NSGA-SQP。实验表明其对于某些测试问题收敛非常快，但对于某些具有大量局部最优陷阱的测试问题并不比原来的NSGA-Ⅱ表现更出色，需要进一步研究。(本文来源于《武汉理工大学》期刊2004-05-01）
王江晴[7]（2002）在《人工神经网络、模糊系统和演化计算的结合》一文中研究指出分析了由人工神经网络、模糊系统和演化计算这叁种智能模拟方法相互结合而形成的杂合系统的特点 ,讨论了其中的几种结合形式 ,给出了实现途径(本文来源于《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》期刊2002年03期）
演化计算系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
人类语音演化过程中,元音系统的演化直至稳定成型,是非常关键的环节。元音稳定成型后,就可以和辅音一道组合出足够多的语音。元音系统演化的最重要特点就是具有明显的普遍倾向,因此元音在种群层面具有很强的稳定性。该系统的演化计算研究是人类智能演化问题的重要分支,是数理语言学和人工社会等研究领域的重要问题。目前该研究在国外已经成为研究热点,但是在国内却鲜有文献报道。当前,国际上该领域研究所遇见的主要困难是:由于已经没有有效方法可以直接观察到人类所经历的元音演化乃至稳定成型过程,因此,目前所能使用的研究方法十分有限。文中分析了现有元音系统演化计算模型的缺陷:要么是使用基于最优化思想的计算方法试图用静态的方式构建元音系统演化直至稳定成型的模型,显然这只能直观地描述单一个体在单一时间点上的行为;要么是描述群体在单一传播平面内的元音系统演化,显然这不符合语言同时具有传承和传播特性的基本事实。现有研究存在上述缺陷的根本原因是:语言系统作为一种人类社会系统与自然系统有本质区别,其中,最关键一点就是人的参与,而且人是动态的,且拥有个性化差异。本文的核心工作和主要贡献是:(1)在前人的工作基础上,进一步明确指出:语言演化是典型的文化进化过程,而非生物进化过程。文化进化与生物进化之间的虽然有相似之处,但机制和发生作用的过程存在本质差别。因此本研究采用了人类社会文化进化进程中的另一种遗传因子——“模因”,而非人类生物进化进程中的遗传因子——“基因”来观察和研究语言演化。(2)提出元音系统中的种群个体之间进行模因传递是立体的,既包括纵向的传承,也包括横向的传播,是一个纵横融合的复杂自组织过程。(3)阐述了模因理论、文化进化、复杂自组织系统及其社会计算乃至计算机仿真建模方法,实现了元音系统生理属性的数字化表达,提取了独立于具体语言的元音物理属性——共振峰,构造了从元音数字化生理属性(元音舌位圆唇度编码)到物理属性(元音共振峰值)的连续插值函数,从而有效打通了元音的物理属性和生理属性。(4)提出了基于模因机制的兼具“纵向”结构(即传承)和“横向”结构(即传播)特征的元音系统融合演化的多智能体复杂社会计算模型,并在Boer等人的工作基础上,进行了编程实现。该模型采纳了与传统的系统动力学、最优控制理论等均不一样的建模方法——自下而上方法。这种自下而上的多智能体复杂社会计算模型不考虑中央控制,更注重基于个体行为模拟元音系统在种群层面的宏观状态。每个智能体(行为主体)按照自己的行为模式对元音模因进行复制和传递(包括传承和传播),模因复制和传递过程中充分考虑了语言系统的开放性,将元音系统演化和系统外部环境状态关联起来。这使得模型更符合语言系统演化的事实。语言作为一种复杂自组织系统,其个体层面的微观行为与种群层面的宏观状态之间的关系是非线性的,抑或是混沌的,因此该模型有助于我们深刻认识微观行为和宏观状态之间的非线性关系。仿真实验表明:该模型涌现出了与现实元音系统分布规律等价的宏观状态,较好地刻画出了元音系统的演化乃至稳定成型过程。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
演化计算系统论文参考文献
[1].钟福贵.基于演化计算的纳米电子系统可靠性设计方法研究[D].中国科学技术大学.2016
[2].云健.传播与传承视角下基于模因理论的元音系统演化计算研究[D].上海师范大学.2010
[3].张攀.演化计算系统及其综合设计[D].山东大学.2008
[4].杨鹤.演化计算在人工免疫系统中的应用[J].湖北教育学院学报.2005
[5].陈冬,陈阳舟.基于动态规划与演化计算的切换系统最优控制[C].第五届全球智能控制与自动化大会会议论文集（2）.2004
[6].胡晓林.演化计算在混合驱动系统优化中的应用[D].武汉理工大学.2004
[7].王江晴.人工神经网络、模糊系统和演化计算的结合[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版).2002