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多目标量子遗传算法在低功耗状态分配中的应用
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多目标量子遗传算法在低功耗状态分配中的应用
论文目录
摘要
第1-4页
ABSTRACT
第4-8页
1 结论
第8-11页
· 引言
第8页
· 量子遗传算法国内外研究现状
第8-9页
· 国外研究现状
第8-9页
· 国内研究现状
第9页
· 论文主要工作和与框架结构
第9-11页
· 论文主要工作
第9页
· 本文的框架结构安排如下
第9-11页
2 基本量子遗传算法和禁忌算法介绍
第11-20页
· 简单遗传算法
第11-15页
· 简单遗传算法的要素
第11-12页
· 遗传操作
第12-14页
· 简单遗传算法流程
第14-15页
· 简单量子遗传算法流程
第15-17页
· 简单量子遗传算法
第17页
· 简单量子比特编码
第17页
· 简单量子旋转门
第17-18页
· 禁忌搜索算法
第18-20页
3 引入拥挤度的多目标量子遗传算法在状态分配中的应用
第20-32页
· 引言
第20页
· 多目标优化问题的定义
第20-21页
· 多目标量子遗传算法
第21-23页
· 状态分配问题的描述和数学模型
第23-27页
· 引言
第23页
· 有限状态机低功耗,小面积优化问题描述
第23-25页
· 有限状态机低功耗小面积优化的数学模型
第25-27页
· 量子遗传算法在状态分配中的编译码方案和量子旋转门操作
第27-31页
· 量子遗传算法在有限状态机中状态分配应用的编码
第28页
· 量子遗传算法在有限状态机中状态分配应用的译码
第28-30页
· 旋转量子门操作的调整和修改
第30-31页
· 仿真实验与结果分析
第31-32页
· 测试平台与实验设置
第31页
· 测试与比较
第31-32页
4 改进的多目标量子遗传算法在状态分配中的应用
第32-41页
· 禁忌算法和多目标量子遗传算法的结合
第32-34页
· 仿真实验与结果分析
第34-41页
· 仿真平台与实验设置
第34-35页
· 仿真实验
第35-37页
· 实验结果比较与分析
第37-41页
5 总结与展望
第41-43页
· 研究成果总结
第41页
· 展望
第41-43页
参考文献
第43-48页
附录
第48-54页
致谢
第54-55页
攻读硕士期间发表的学术论文
第55页
本篇论文共
55
页,
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。
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