基于忆阻阵列的群体智能算法研究

作     者：周晨 

作者单位：电子科技大学 

学位级别：硕士

导师姓名：任立勇

授予年度：2023年

学科分类：080903[工学-微电子学与固体电子学] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0811[工学-控制科学与工程] 

主      题：忆阻阵列 遗传算法 蚁群优化算法 图像边缘检测 

摘      要：忆阻器作为一种新型电路元件,具有记忆性和非线性的特点,而且可以实现存算一体,由多个忆阻器搭成的忆阻阵列,能够实现较为复杂的运算任务。与忆阻阵列思想类似,群体智能也是由多个简单个体组成的能够处理复杂任务的系统,而且忆阻器的一些行为表现与以遗传算法和蚁群优化算法为代表的典型群体智能算法有相似之处,因此,忆阻阵列也被用于这些群体智能算法的部署之中。在此背景下,本论文探究忆阻阵列与遗传算法和蚁群优化算法之间的相似性及其应用。主要工作和贡献总结如下:1.基于忆阻阵列的遗传算法本文针对图像边缘检测任务,设计了一种矩阵型遗传算法,阐述了忆阻阵列操作与遗传算法操作之间的映射关系,将遗传算法的图像边缘检测相关操作算子转换成了矩阵操作,并且设计了基于忆阻阵列的电路,从仿真角度验证了忆阻阵列电路的正确性。在对比实验中,相较于基线忆阻遗传算法,Sobel算子和Prewitt算子,该算法在Precision指标上分别提升了 0.23,0.017和0.019;在Recall指标上分别提升了 0.23,0.022和0.023,证明了该算法在图像边缘检测中的优越性。2.基于忆阻阵列的蚁群算法探讨了蚁群优化算法中的行为与忆阻器特性之间的相似性,从二路问题和多路选择问题阐述了忆阻器忆导值与蚂蚁信息素之间的相似性,总结了忆阻器与蚁群优化算法之间的映射关系,设计了用于二维路径规划的蚁群优化算法。实验结果证明了用忆阻器部署蚁群算法的可行性,而且和基本蚁群算法相比,提出算法搜索出的最短路径长度减少了 25.6%,运行时间缩短了 14.2%。3.基于典型群体智能算法的可视化系统基于提出的算法,结合软件工程的思想,设计并实现了一个典型群体智能算法的可视化系统。该系统提供了用户注册、登录,图像边缘检测和二维路径规划功能,便于用户使用。