- SoPC是Altera公司近年来提出的一种灵活、高效的软硬件协同设计可编程片上系统。本文首先搭建硬件平台，在此平台上进行软件开发，运用改进免疫克隆选择算法解决函数优化问题。仿真结果表明，在SoPC上处理函数问题是可行的，并且算法具有优良的收敛速度及实时处理和抗退化能力。
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函数优化 SOPC 克隆选择算法
- 1 引 言
演化计算是一种借鉴生物演化和自然遗传选择的思想和原理来求解实际问题的一种极为有效的方法，它的根本思想是Darwin的进化论和Mendel的遗传学说，具有智能性、并行性和鲁棒性等特征。演化计算是一种基于种群的搜索算法，它在搜索的过程中具有将适应值好的个体保存到下一代的特点，再通过选择、交叉和变异等遗传操作来产生更适应环境的后代。演化计算提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架，它不需要事先描述问题的全部特点，它不依赖于问题的具体领域，对问题的种类有很强的鲁棒性，所以广泛应用于众多学科，也被
- 关键字：
函数优化
- 人工免疫系统是基于生物免疫系统特性而发展的新兴智能系统。利用免疫系统的克隆选择机制，提出一种用于函数优化的改进免疫算法。其主要特点是采用克隆和自适应变异等操作，提高收敛速度和种群的多样性。仿真程序表明，该算法能以较快速度完成给定范围的搜索和全局优化任务。
在工程实际中，很多问题都可转化为函数优化问题，而对于高维、非凸、且有多个局部极值点的函数优化问题，传统的基于梯度的算法通常不能求得理想解。免疫系统作为一种分布式自学习系统，能自适应地维持群体多样性及具有自我调节功能，导致基于免疫机制的算法具有整
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仿真 人工免疫 函数优化 免疫算法
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