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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,点击这进入下载页面
 
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