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摘要：本发明提供了一种电路遗传进化方法，可以应用于算术逻辑电路优化技术领域。该方法包括：将基因序列模型中的电路基因作为局部搜索算子的初始状态信息；利用目标案例集合对强化学习代理任务的初始状态进行反复重启进而完成对局部搜索算子的设计，利用局部搜索算子对基因序列模型的局部结构进行优化；基于多粒度遗传变异因子设计全局搜索算子，利用全局搜索算子对局部结构优化后的基因序列模型进行全局结构优化；利用基于深度神经网络的混合学习评估模型对全局结构优化后的基因序列模型进行筛选，得到电路基因更新后的基因序列模型；迭代进行局部结构优化操作、全局结构优化操作以及筛选操作，直到满足预设训练条件，得到结构优化后的目标电路。
主权项：1.一种电路遗传进化方法，其特征在于，所述方法包括：将目标电路建模成基因序列模型，并将所述基因序列模型中表征所述目标电路初始结构的电路基因作为局部搜索算子的初始状态信息；利用目标案例集合对强化学习代理任务的初始状态进行反复重启进而完成对所述局部搜索算子的设计，并利用所述局部搜索算子对所述基因序列模型的局部结构进行优化；基于多粒度遗传变异因子设计全局搜索算子，并利用所述全局搜索算子对局部结构优化后的基因序列模型进行全局结构优化；利用基于深度神经网络的混合学习评估模型对全局结构优化后的基因序列模型进行筛选，得到电路基因更新后的基因序列模型；迭代进行局部结构优化操作、全局结构优化操作以及筛选操作，直到满足预设训练条件，得到结构优化后的目标电路；其中，将目标电路建模成基因序列模型包括：基于所述目标电路的结构信息确定所述基因序列模型中压缩机树的分布状态；将所述压缩机树中每列压缩机的数量作为电路基因，并用所述压缩机树表征基因序列；其中，基于多粒度遗传变异因子设计全局搜索算子包括：利用当前训练阶段中强化学习的动作空间修改所述基因序列模型中电路基因的变异动作进而完成单基因粒度变异算子的设计。
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百度查询： 中国科学技术大学 一种电路遗传进化方法和系统、电子设备以及存储介质
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