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文檔簡介
1、2005年,人工蜂群算法作為一種新型群體智能優(yōu)化算法應(yīng)運而生,該算法基于仿生學(xué)的某種生物種群通過某種搜索策略進(jìn)行搜索的智能優(yōu)化算法。人工蜂群算法的優(yōu)點包括:控制參數(shù)少,計算復(fù)雜度低,易于實現(xiàn)等。但是該算法仍有一些不足之處,如局部搜索能力差、精度低、收斂的速度慢的問題。
本文對人工蜂群算法的原理、模型等進(jìn)行了深入探討,并將其應(yīng)用于嵌入式系統(tǒng)中軟硬件劃分優(yōu)化。針對該算法在軟硬件劃分中的不足,提出了一種改進(jìn)方法,將原始蜂群算法和粒子
2、群算法、蟻群算法、人工魚群算法、遺傳算法進(jìn)行對比,實驗表明人工蜂群算法在軟硬件劃分中具有明顯優(yōu)勢,且較之原始蜂群算法,改進(jìn)后的算法能大大提高系統(tǒng)效率。
首先,對軟硬件劃分的建模、劃分中的問題及其相關(guān)理論進(jìn)行詳細(xì)介紹,對人工蜂群算法,包括人工蜂群算法的原理、特征、編碼方式和適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行全面的分析。
然后,分析了軟硬件劃分模型的性能指標(biāo)、劃分模型、系統(tǒng)結(jié)構(gòu),并將人工蜂群算法應(yīng)用于到劃分優(yōu)化問題。
最后,對原始
3、的蜂群算法進(jìn)行改進(jìn),提出了基于自適應(yīng)鄰域搜索的方法。通過對原始蜂群算法的搜索策略進(jìn)行改進(jìn),表現(xiàn)為原始蜂群算法中通過改變編碼信息中的某一比特位進(jìn)行搜索,直到達(dá)到搜索次數(shù)限制為止。而改進(jìn)的方案為,當(dāng)蜜蜂對某一食物源(編碼方案)搜索的次數(shù)達(dá)到一定的限制條件時,不能尋找到更好的食物源(編碼方案),搜索策略是通過改變?nèi)舾晌贿M(jìn)行搜索,直到達(dá)到搜索限制的次數(shù)。實驗結(jié)果表明,在對不同節(jié)點的DAG圖劃分實驗中,改進(jìn)的蜂群算法最優(yōu)解不僅沒有變差,甚至更優(yōu),
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