RU2447503C1 - Устройство аппаратной реализации эволюционного алгоритма с нечеткими операторами - Google Patents
Устройство аппаратной реализации эволюционного алгоритма с нечеткими операторами Download PDFInfo
- Publication number
- RU2447503C1 RU2447503C1 RU2010151042/08A RU2010151042A RU2447503C1 RU 2447503 C1 RU2447503 C1 RU 2447503C1 RU 2010151042/08 A RU2010151042/08 A RU 2010151042/08A RU 2010151042 A RU2010151042 A RU 2010151042A RU 2447503 C1 RU2447503 C1 RU 2447503C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- block
- output
- input
- chromosome
- mutation
- Prior art date
Links
- 210000000349 chromosome Anatomy 0.000 claims abstract description 62
- 230000035772 mutation Effects 0.000 claims abstract description 17
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims abstract description 4
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 claims abstract 2
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 claims description 13
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 9
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 238000011160 research Methods 0.000 description 5
- 238000013461 design Methods 0.000 description 4
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 3
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- 208000035970 Chromosome Breakpoints Diseases 0.000 description 1
- 101150061776 Kcnip3 gene Proteins 0.000 description 1
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 239000013078 crystal Substances 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 1
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
Изобретение относится к аппаратным системам, реализующим эволюционные алгоритмы с нечеткими операторами, используемые в эволюционных инструментальных комплексах, исследованиях при проектировании виртуальных аппаратных средств (Virtual Hardware) и в области самоадаптирующихся и реконфигурируемых аппаратных средств (Self-Adapting and Reconfigurable Hardware). Технический результат заключается в снижении вычислительных затрат на проведение эволюционного поиска и обеспечении автономности функционирования устройства при принятии решений в изменяющейся среде в автономных интеллектуальных системах. В устройство введены блок кроссинговера, блок мутации и инверсии, при этом блок кроссинговера предназначен для генерации новой хромосомы, объединяя генетический материал двух родительских хромосом, блок мутации и инверсии предназначен для случайного изменения хромосомы путем изменения состояния из битов на противоположное. 10 ил.
Description
Предлагаемое устройство относится к аппаратным системам, реализующим эволюционные алгоритмы с нечеткими операторами, используемые в эволюционных инструментальных комплексах, исследованиях при проектировании виртуальных аппаратных средств (Virtual Hardware) и в области самоадаптирующихся и реконфигурируемых аппаратных средств (Self-Adapting and Reconfigurable Hardware).
Устройство предназначено для снижения вычислительных затрат на проведение эволюционного поиска и обеспечения автономности функционирования объекта при принятии решений в изменяющейся среде в автономных интеллектуальных системах.
Известно устройство
"Genetic algorithm machine and its production method, and method for executing a genetic algorithm" Patent number: US 5970487, Application number: US 19970910103 19970813, универсальная не проблемно-ориентированная аппаратная структура для выполнения генетического алгоритма (ГА), увеличивающая скорость выполнения ГА посредством памяти популяции, первого и второго регистра хромосомы, модуля кроссинговера (crossover), оператора мутации (mutation) и компаратора отбора. Не проблемно-ориентированный аспект аппаратной структуры становится проблемно-ориентированным без изменений состава структуры при включении в структуру схемы проблемно-ориентированной функции фитнесса (функции пригодности) для оценки хромосом, представляющих потенциальное решение задачи. Аппаратная структура таким образом становится пригодной для различных проблемно-ориентированных аспектов схем проблемно-ориентированных функций.
Признаками аналога, совпадающими с признаками заявляемого изобретения, являются:
память популяции, которая хранит родительскую и дочернюю хромосомы в области одного пространства памяти;
селектор для выбора хромосом из числа хромосом в популяции и выполнения операции скрещивания на множестве родительских хромосом для создания новых хромосом и выход новых хромосом как дочерних хромосом;
компаратор отбора для регулирования критерия выживания мутированных хромосом, основанного на вычисленном значении фитнесса;
схема инициализации для инициализации памяти популяции;
регистр адресного указателя для хранения адреса хромосомы с меньшим значением фитнесса среди родительских хромосом, выбранных из числа хромосом в памяти популяции после замены одной из хромосом популяции;
селектор, содержащий множество регистров хромосом, собранных в последовательность для пропускания выбранных родительских хромосом от одного регистра хромосом к другому, где каждый из указанных регистров хромосом имеет запоминающую емкость для одной хромосомы, где каждый указанный регистр хромосом выводит получаемую родительскую хромосому в параллель с другим регистром хромосом одновременно;
компаратор отбора, сравнивающий оцененное значение фитнесса в регистре хромосом и регистре наименьшего значения фитнесса и передающий оцененное значение фитнесса и соответствующей оцененной хромосомы к указанной памяти популяции для замены хромосомы с меньшим значением фитнесса в популяции, основываясь на результате сравнения;
метод для формирования машины ГА для выполнения ГА, используя представление решения задачи как хромосомы, указанный метод заключает в себе этапы:
создание по меньшей мере одной памяти популяции, селектора, модуля кроссинговера, оператора мутации и компаратора отбора сформированных как универсальной не проблемно-ориентированной структуры, и создание схемы функции фитнесса оценки проблемно-ориентированного значения фитнесса хромосомы и подключения схемы функции фитнесса универсальной проблемно-ориентированной структуры так, что машина ГА становится проблемно-ориентированной.
Причиной, препятствующей получению технического результата, является наличие совокупности оценочных регистров для объединения и сохранения количества непокрытых элементов, что приводит к усложнению алгоритма управления и вызывает дополнительные временные затраты, связанные с задержкой при записи и считывании на регистрах. А также использование классических операторов кроссинговера и мутации, что приводит к значительному увеличению времени эволюционного поиска и отсутствие оператора инверсии.
Из известных технических решений наиболее близким по технической сущности к заявляемому объекту является RU 2005108760 10.09.2006 G06N 3/12 «Устройство аппаратной реализации вероятностных генетических алгоритмов с параллельным формированием хромосомы».
Признаками прототипа, совпадающими с признаками заявляемого изобретения, являются:
генератор случайного числа - одномерный автомат регулярной структуры с двумя состояниями используется для генерации случайных чисел;
вычислитель значения функции фитнесса. Используется два вычислителя чтобы вычислять значение фитнесса индивидуумов а и b параллельно. Для задачи one-max вычислитель значения функции фитнесса просто считает количество единиц в двоичной строке;
блок микропрограммного управления;
блок генерации прерываний, содержащий модуль генерации прерывания завершения формирования популяции, модуль генерации прерывания завершения формирования элитной области, модуль генерации прерывания выполнения заданного количества итерационных циклов и модуль признака завершения функционирования алгоритма;
блок мультиплексоров;
блок инициализации.
Причинами, препятствующими получению технического результата, являются отсутствие операторов мутации, инверсии и кроссинговера, что препятствует использованию устройства в задачах, для решения которых применяются классические эволюционные алгоритмы.
Задача, на решение которой направлено заявляемое изобретение: снижение вычислительных затрат на проведение эволюционного поиска и обеспечение автономности функционирования объекта при принятии решений в изменяющейся среде при использовании в автономных интеллектуальных системах, обеспечение возможности использования в качестве аппаратного устройства в эволюционных инструментальных комплексах, в робототехнике, исследованиях в области саморазвивающихся и самоадаптирующихся аппаратных средств, исследованиях в области построения адаптивных систем управления и принятия решений, в области автоматизации управления, повышение эффективности оптимизационных задач и т.п.
Технический результат достигается тем, что в устройство аппаратной реализации генетических алгоритмов с нечеткими операторами, содержащее блок инициализации, вход которого связан с выходом блока генерации прерываний и блока микропрограммного управления, выход которого связан с блоком генерации прерываний, блок генерации прерываний, выход которого связан с блоком микропрограммного управления, блок микропрограммного управления, выход которого связан с входом блока формирования разрядности хромосомы, блок формирования разрядности хромосомы, выход которого связан с входом блока генерации популяции, блок генерации популяции, выход которого связан с входом блока адресного указателя, блок адресного указателя, первый выход которого связан с входом блока памяти, второй выход которого связан с входом блока кроссинговера, блок кроссинговера, выход которого связан с входом блока мутации и инверсии, блок мутации и инверсии, выход которого связан с первым входом блока мультиплексоров, блок мультиплексоров, выход которого связан с входом блока вычисления критерия, блок вычисления критерия, выход которого связан с входом блока памяти, блок памяти, выход которого связан с входом блока отбора, блок отбора, выход которого связан с входом блока мультиплексоров.
Устройство аппаратной реализации вероятностных генетических алгоритмов с нечеткими операторами поясняется чертежами и рисунками, где
на фигуре 1 приведена структурная схема аппаратно-реализованного генетического алгоритма с нечеткими операторами,
на фигуре 2 приведена принципиальная схема блока мутации,
на фигуре 3 приведена принципиальная схема блока инверсии,
на фигуре 4 приведена принципиальная схема блока кроссинговера,
на фигуре 5 приведена принципиальная схема генератора псевдослучайных чисел,
на фигуре 6 приведена структурная схема нечетких генетических операторов,
на фигуре 7 приведена принципиальная схема контроллера нечеткой логики в файле верхнего уровня, созданная в пакете Quartus II,
на фигуре 8 приведена принципиальная схема блока Trin,
на фигуре 9 приведены функции принадлежности, реализуемые блоками Trin и Trap,
на фигуре 10 приведена принципиальная схема блока Trap.
Блок формирования разрядности хромосомы предоставляет возможность устанавливать размер хромосомы (количество используемых бит хромосомы) согласно значению, содержащемуся в регистрах блока.
Блок памяти предназначен для:
- формирования независимого пространства памяти для хранения популяции и критериев в одном адресном пространстве;
- независимой записи и хранения хромосом и/или их критериев в соответствующем пространстве памяти, с уникальным адресом для каждой хромосомы и соответствующим ей критерием;
- независимой выдачи хромосомы и/или критерия по запросу с указанием адреса хромосомы и/или критерия.
Блок адресного указателя выполняет независимое формирование адреса считывания или записи для хромосом и критериев в соответствующих режимах работы адресного указателя.
Блок вычисления критерия производит вычисление значения функции пригодности для входных значений хромосом и устанавливает на выходе вычисленные значения и признак нахождения решения.
Блок отбора выполняет отбор хромосом с лучшим (большим) значением критерия, поступающих на вход блока, при этом на выход устанавливаются адреса хромосом и значения их критериев в порядке убывания величины критерия.
Блок мутации выполняет изменение одного гена хромосомы. Номер гена выбирается нечетким контроллером.
Блок мультиплексоров выполняет взаимодействие между вышеуказанными блоками: блоком генерации популяции, блоком вычисления критерия, блоком отбора, блоком кроссинговера, блоком мутации, блоком памяти, блоком адресного указателя и блоком генерации прерывания.
Блок кроссинговера выполняет деления двух хромосом на части и осуществляет обмен. В результате на выходе получается две новые хромосомы.
Блок генерации популяции выполняет параллельную генерацию бит хромосомы. Параллельная генерация бит хромосомы выполняется посредством применения генераторов псевдослучайной двоичной последовательности.
Принципиальная схема 32-разрядного генератора псевдослучайных чисел содержит сдвиговый регистр, два элемента «Исключающее ИЛИ» и элемент НЕ.
Блок микропрограммного управления содержит модуль памяти микрокоманд для управления устройством и производит управление работой устройства посредством генерации 32-битной команды управления. Каждый бит отвечает за управление работой соответствующего блока или модуля в зависимости от режима функционирования алгоритма, а также производит приоритетную обработку внутренних и внешних прерываний и переход к соответствующему режиму функционирования алгоритма.
Блок генерации прерываний содержит модуль генерации прерывания завершения формирования популяции, модуль генерации прерывания выполнения заданного количества итерационных циклов и модуль признака завершения функционирования алгоритма.
Блок отбора содержит восемь модулей отбора, каждый из которых содержит компаратор, мультиплексор и регистры критерия и адреса, собранных в последовательность для сравнения, сохранения и пропускания входных значений критериев и соответствующих им адресов от одного модуля к другому.
Блок отбора сравнивает значение критерия, приходящее на вход модуля со значением критерия, содержащегося в регистре критерия данного модуля, согласно результату сравнения выполняется передача последующему модулю входного значения критерия и соответствующего ему адреса или значений критерия и адреса из регистров модуля, при этом после передачи в данных регистрах сохраняются входные значения.
Нечеткий контроллер предназначен для нечеткого выбора точек разрыва хромосомы в операторах кроссинговера, мутации и инверсии.
Фуззификатор преобразует точное множество входных данных в нечеткое множество, определяемое с помощью значений функций принадлежности, тогда как дефуззификатор решает обратную задачу - он формирует однозначное решение относительно значения выходной переменной на основании многих нечетких выводов, вырабатываемых исполнительным модулем нечеткой системы. Выходной сигнал этого модуля может иметь вид нечетких множеств, определяющих диапазон изменения выходной переменной. Дефуззификатор преобразует этот диапазон в одно конкретное значение, принимаемое в качестве выходного сигнала всей системы.
Контроллер создан с использованием языка проектирования цифровых устройств VHDL и схемотехнического редактора Quartus II.
Блоки Trin и Trap образуют фуззификатор, который преобразует N-мерный входной вектор x=[x1,x2,…,xN] в нечеткое множество А, характеризуемое функцией принадлежности µA(x) с четкими переменными.
Блок Trin реализует треугольную функцию принадлежности. На входы а_1, b_1 и а_2, b_2 подаются значения а и b уравнений прямых (y=ax+b)a1-b и b-a2, которые образуют функцию принадлежности.
Блок Trap реализует трапецеидальную функцию принадлежности.
Изменяя значения входов а_1, b_1 и а_2, b_2 блоков Trin и Trap, можно изменять параметры функций принадлежности во время работы контроллера.
Блок дефуззификатора Defuz трансформирует нечеткое множество в детерминированное значение y в форме выбора максимального из максимальных значений y.
Работает устройство следующим образом: при установке высокого уровня сигнала выбора устройства CsEn производится переход устройства в активный режим ожидания. В данном режиме устройство находится до поступления сигнала синхронизации CLK. При поступлении сигнала синхронизации в блоке микропрограммного управления 1.3 производится считывание микрокоманд управления, настраивающих блок микропрограммного управления на отработке режима инициализации, и микрокоманд управления устройством, производящих инициализацию всех остальных блоков. Результатом режима инициализации является формирование разрядности хромосомы блоком 1.6 в соответствии со значением сигнал выбора разрядности хромосомы; настройка блока генерации популяции 1.5 на генерацию хромосом с заданной разрядностью и установка генераторов случайной последовательности в начальное состояние, в соответствии со значением режима начальной установки для блока генерации популяции; настройка соответствующих мультиплексоров блока мультиплексоров 1.9 на режим адресации блока памяти с блока адресного указателя 1.4 и установки входного значения для блока памяти 1.11 и блока вычисления критерия 1.10 непосредственно с блока генерации популяции 1.5, установки входного значения для памяти критериев непосредственно с блока вычисления критерия 1.10 и параллельной установки данного значения и адреса записи критерия на вход внутренних входных регистров блока отбора 1.12; блок памяти 1.11 переводится в режим записи; блок вычисления критерия 1.10 настраивается на вычисление значения критерия для заданного количества бит в хромосоме: в блоке отбора 1.12 выполняется сброс всех внутренних регистров.
Этап генерации популяции включает параллельное функционирование блоков микропрограммного управления 1.3, генерации популяции 1.5, адресного указателя 1.4, памяти 1.11, вычисления критерия 1.10.
После завершения этапа генерации популяции из блока памяти 1.11 выбираются две хромосомы и поступают на вход блока кроссинговера 1.7. В состав блока кроссинговера включен нечеткий контроллер, предназначенный для нечеткого выбора точек разрыва хромосомы. Контроллер построен по классической системе нечеткого вывода Мамдани-Заде.
В блоке мутации и инверсии также в состав включен нечеткий контроллер.
На этапе завершения функционирования алгоритма на выходном порту (End) устройства устанавливается высокий уровень сигнала завершения функционирования и при поступлении на вход устройства сигнала разрешения чтения значений элитных хромосом Read, с каждым четным тактом сигнала синхронизации производится последовательный вывод значений хромосом на выходной порт устройства (Output).
Заявляемое устройство позволяет добиться максимальной оптимизации с позиции времени функционирования алгоритма; добиться оптимизации с позиции требуемых аппаратных ресурсов; применять алгоритм в автономных системах; использовать в системах реального времени, исследованиях при проектировании "виртуальных аппаратных средств" (Virtual Hardware), "искусственной жизни" (Artificial Life) и "самоадаптирующихся и реконфигурируемых аппаратных средств" (Self-Adapting and Reconfigurable Hardware), исследованиях в области построения адаптивных систем управления и принятия решений, в области автоматизации управления, повышения эффективности оптимизационных задач и т.п.
Заявляемое устройство обладает следующими характеристиками:
- совокупность существенных признаков объекта (качественные оценки технико-экономических преимуществ): скорость обработки, эффективность, производительность, универсальность;
- ожидаемый положительный эффект от использования изобретения: повышение скорости нахождения оптимального решения, расширение области применения данного генетического алгоритма;
- необходимые конструктивные признаки объекта, определяемые особенностью реализации алгоритма: параллельная 32-блочная система с аппаратной поддержкой интерактивных изменений в параметрах функционирования.
Заявляемое устройство выполнено в виде единого кристалла ПЛИС, реализующего параллельную, многоуровневую конвейерную организацию вероятностного генетического алгоритма, микропрограммный принцип управления с возможностью настройки параметров функционирования устройства в соответствии со значениями, необходимыми пользователю, возможностью динамических изменений параметров функционирования и перенастройки принципа функционирования любого блока, не влияя на работу всего устройства в целом.
Основные временные характеристики устройства аппаратной реализации генетического алгоритма с нечеткими операторами.
Ниже представлены основные временные характеристики устройства при тактовой частоте 300 МГц:
- инициализация всех необходимых параметров - 70 нс;
- генерация популяции на 256 особей при параллельном вычислении критерия и функционировании блока отбора - 4.500 мкс;
- время одного итерационного цикла генетического алгоритма (популяция = 256, разрядность хромосомы от 1 до 32 бит) составляет 3.6 микросекунды.
Основные параметры проектирования:
- производитель ПЛИС (FPGA): Altera
- семейство: Arria GX
- тип кристалла: EP1AGX50
- максимальная частота функционирования устройства: 300 МГц
- необходимое количество логических ячеек - 3565
- необходимый объем внутренней памяти - 26.312 bit.
Claims (1)
- Устройство аппаратной реализации генетических алгоритмов с нечеткими операторами, содержащее блок инициализации, вход которого связан с выходом блока генерации прерываний и блока микропрограммного управления, выход которого связан с блоком генерации прерываний, блок генерации прерываний, выход которого связан с блоком микропрограммного управления, блок микропрограммного управления, выход которого связан с входом блока формирования разрядности хромосомы, блока формирования разрядности хромосомы, выход которого связан с входом блока генерации популяции, блок генерации популяции, выход которого связан с входом блока адресного указателя, блок адресного указателя, первый выход которого связан с входом блока памяти, второй выход которого связан с входом блока кроссинговера, блок кроссинговера, выход которого связан с входом блока мутации и инверсии, блок мутации и инверсии, выход которого связан с первым входом блока мультиплексоров, блок мультиплексоров, выход которого связан с входом блока вычисления критерия, блок вычисления критерия, выход которого связан с входом блока памяти, блок памяти, выход которого связан с входом блока отбора, блок отбора, выход которого связан с входом блока мультиплексоров, отличающееся тем, что в него введены блок кроссинговера, блок мутации и инверсии, при этом блок кроссинговера предназначен для генерации новой хромосомы, объединяя генетический материал двух родительских хромосом; блок мутации и инверсии предназначен для случайного изменения хромосомы путем изменения состояния из битов на противоположное.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2010151042/08A RU2447503C1 (ru) | 2010-12-13 | 2010-12-13 | Устройство аппаратной реализации эволюционного алгоритма с нечеткими операторами |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2010151042/08A RU2447503C1 (ru) | 2010-12-13 | 2010-12-13 | Устройство аппаратной реализации эволюционного алгоритма с нечеткими операторами |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2447503C1 true RU2447503C1 (ru) | 2012-04-10 |
Family
ID=46031812
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2010151042/08A RU2447503C1 (ru) | 2010-12-13 | 2010-12-13 | Устройство аппаратной реализации эволюционного алгоритма с нечеткими операторами |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2447503C1 (ru) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2572379C1 (ru) * | 2014-07-22 | 2016-01-10 | Федеральное Государственное Бюджетное Образовательное Учреждение Высшего Профессионального Образования "Донской Государственный Технический Университет" (Дгту) | Реконфигурируемое устройство аппаратной реализации генетического алгоритма |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4935877A (en) * | 1988-05-20 | 1990-06-19 | Koza John R | Non-linear genetic algorithms for solving problems |
| US5815403A (en) * | 1994-04-19 | 1998-09-29 | Lsi Logic Corporation | Fail-safe distributive processing method for producing a highest fitness cell placement for an integrated circuit chip |
| US5970487A (en) * | 1996-11-19 | 1999-10-19 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Genetic algorithm machine and its production method, and method for executing a genetic algorithm |
| US6574783B1 (en) * | 1999-06-23 | 2003-06-03 | Institute Of High Performance Computing | IC chip planning method based on dynamic parallel genetic algorithm and speckle model |
| RU2294561C2 (ru) * | 2005-03-28 | 2007-02-27 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Таганрогский государственный радиотехнический университет" (ТРТУ) | Устройство аппаратной реализации вероятностных генетических алгоритмов |
-
2010
- 2010-12-13 RU RU2010151042/08A patent/RU2447503C1/ru not_active IP Right Cessation
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4935877A (en) * | 1988-05-20 | 1990-06-19 | Koza John R | Non-linear genetic algorithms for solving problems |
| US5815403A (en) * | 1994-04-19 | 1998-09-29 | Lsi Logic Corporation | Fail-safe distributive processing method for producing a highest fitness cell placement for an integrated circuit chip |
| US5970487A (en) * | 1996-11-19 | 1999-10-19 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Genetic algorithm machine and its production method, and method for executing a genetic algorithm |
| US6574783B1 (en) * | 1999-06-23 | 2003-06-03 | Institute Of High Performance Computing | IC chip planning method based on dynamic parallel genetic algorithm and speckle model |
| RU2294561C2 (ru) * | 2005-03-28 | 2007-02-27 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Таганрогский государственный радиотехнический университет" (ТРТУ) | Устройство аппаратной реализации вероятностных генетических алгоритмов |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2572379C1 (ru) * | 2014-07-22 | 2016-01-10 | Федеральное Государственное Бюджетное Образовательное Учреждение Высшего Профессионального Образования "Донской Государственный Технический Университет" (Дгту) | Реконфигурируемое устройство аппаратной реализации генетического алгоритма |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Zhang et al. | BoostGCN: A framework for optimizing GCN inference on FPGA | |
| CN109783412B (zh) | 一种深度强化学习加速训练的方法 | |
| CN112101534A (zh) | 用于深度神经网络的可重新配置存储器压缩技术 | |
| CN109598338A (zh) | 一种基于fpga的计算优化的卷积神经网络加速器 | |
| Taha et al. | Memristor crossbar based multicore neuromorphic processors | |
| JP7631439B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム | |
| Yilmaz | Reservoir computing using cellular automata | |
| US20190286971A1 (en) | Reconfigurable prediction engine for general processor counting | |
| CN107908536A (zh) | Cpu‑gpu异构环境中对gpu应用的性能评估方法及系统 | |
| Wang et al. | Re-tangle: A reram-based processing-in-memory architecture for transaction-based blockchain | |
| JP2022512460A (ja) | ニューラルネットワークにおける複数の経路の部分活性化 | |
| Ghosh et al. | Cellular automata and its applications | |
| Meng et al. | QTAccel: A generic FPGA based design for Q-table based reinforcement learning accelerators | |
| Alhussain et al. | Hardware-efficient template-based deep CNNs accelerator design | |
| RU2447503C1 (ru) | Устройство аппаратной реализации эволюционного алгоритма с нечеткими операторами | |
| Maheshwari et al. | An FPGA-based neuromorphic processor with all-to-all connectivity | |
| RU2294561C2 (ru) | Устройство аппаратной реализации вероятностных генетических алгоритмов | |
| Seiler et al. | An improved serial imply adder algorithm for efficient neural network applications | |
| Duan et al. | Ant colony optimization-based bio-inspired hardware: survey and prospect | |
| Chi | Application study of simulated annealing solver and cim simulator based on qubo model using kaiwu sdk | |
| Shirinzadeh et al. | Logic synthesis for in-memory computing using resistive memories | |
| CN120068405A (zh) | 基于fpga的蒙特卡罗路径积分-模拟量子退火方法及系统 | |
| Park et al. | Multi-objective architecture search and optimization for heterogeneous neuromorphic architecture | |
| RU2572379C1 (ru) | Реконфигурируемое устройство аппаратной реализации генетического алгоритма | |
| CN110245756A (zh) | 用于处理数据组的可编程器件及处理数据组的方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20121214 |