學位論文

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Has files: NoSubject: search.filters.subject.向量量化器

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    島嶼式基因演算法之硬體架構及其在向量量化器之應用
    (2010) 游宗毅; Tsung-Yi Yu
    本研究為島嶼式基因演算法提出一個硬體架構，並應用於向量化器的設計。本文中每個島嶼為steady-state基因演算法的演化加速器，透過這樣的方式可以有效改善其硬體資源之消耗。除此之外，本論文提出一個適用於島嶼間快速的移民(migration)硬體架構，讓每個島嶼可以透過該硬體架構平行的執行移民機制，該硬體中使用了一個Migration table，透過查表可以快速的決定移民方式，並有效降低演化運算的時間消耗，達到系統效能提升之目的。 本研究所提出的系統架構，與擁有相同族群總數的steady-state基因演算法系統架構做比較，研究顯示該系統架構擁有較佳的效能與較少的執行時間。此外，本系統架構與於多核心系統下透過多執行緒模擬島嶼式基因演算法的軟體實驗環境做比較，研究顯示該系統架構擁有極佳的執行加速。
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    以FPGA電路實現基因向量量化器設計之研究
    (2008) 林定寬; Ting-Kuan Lin
    本論文提出一個新的基因向量量化器(VQ)硬體電路架構，並且利用FPGA開發板實現；此架構是根據Steady-State Genetic Algorithm (GA)所設計而成；此電路包含了族群記憶體單元(population memory unit)、交配突變單元(crossover and mutation unit)、適應值計算單元(fitness evaluation unit)以及生存測試更新單元( survival test and update unit)；要強調的是，為了降低面積複雜度(Area Cost)，本架構只使用一塊族群記憶體，而且交配突變單元會同時執行來加快電路計算效能；除此之外，更設計了一個利用DMA Controller的Pipeline架構來完成適應值計算單元，並且設計了一個適合做生存測試更新單元的硬體排序電路；最後利用SOPC系統實現並實際測量硬體電路效能；實驗的結果顯示了此基因向量量化器(VQ)硬體電路對於VQ的最佳化是擁有高效能表現以及較少計算時間的優點。
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    結合基因與C-Means演算法則之向量量化器設計之研究
    (2008) 蔡汶錫
    本論文提出一個memetic algorithm (MA) 的演算法則來設計向量量化器。此演算法則使用steady-state genetic algorithm (GA) 做全域的搜尋，並採用C-Means演算法則進行局部的改善。與一般利用generational GA 做全域搜尋的MA比較之，本論文所提出的 MA 有效降低了vector quantization (VQ)訓練時的計算時間。除此之外，此演算法的結果接近全域最佳解，且對於初始的碼字選擇並不敏銳。最後的統計數據顯示，本論文所提出的steady-state MA與利用generational GA演算法執行全域搜尋的MA於相同基因族群個數的情況下，steady-state MA明顯的降低了CPU的計算時間。