基于灾变自适应遗传算法的二叉判定图最小化算法

声明

摘要

插图索引

附表索引

第1章 绪论

1．1 研究背景

1．2 研究意义与发展现状

1．3 研究内容

1．4 论文组织结构

第2章 二叉判定图

2．1 概述

2．2 BDD的构造及基本操作

2．2．1 构造

2．2．2 化简

2．2．3 限制

2．2．4 ITE运算

2．3 变量排序

2．3．1 BDD的规模

2．3．2 基本操作

2．4 排序算法

2．4．1 精确变量排序法

2．4．2 启发式变量排序法

2．4．3 动态变量排序法

2．4．4 现代排序法

第3章 遗传算法在变量排序中的应用

3．1 概述

3．2 发展现状

3．3 基本流程

3．4 基本实现

3．4．1 编码

3．4．2 适应度变换

3．4．3 选择

3．4．4 交叉

3．4．5 变异

3．5 BDD实现

3．6 自适应

3．6．1 概述

3．6．2 Srinvivas模型

3．6．3 任子武模型

3．6．4 本文模型

第4章 基于灾变遗传的变量排序算法

4．1 概述

4．2 灾变

4．3 算法实现

4．3．1 预处理

4．3．2 倒位

4．3．3 交叉

4．3．4 变异

4．3．5 选择

4．3．6 灾变

4．3．7 终止条件

4．3．8 参数设置

4．4 灾变自适应遗传算法

4．5 时间消耗估算

4．5．1 迭代次数

4．5．2 时间消耗

第5章 实验结果

5．1 实验平台

5．1．1 概述

5．1．2 Buddy介绍

5．1．3 测试集

5．2 实验数据

5．3 数据分析

5．3．1 灾变算法迭代过程

5．3．2 参数变化曲线

5．3．3 空间特性

5．3．4 时间特性

结论

参考文献

致谢

附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录

附录B 部分关键程序