遗传算法和关键事件禁忌搜索相融合的ARM／Thumb处理器指令选择
ARM开发入门教程09_Thumb指令
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特点
与ARM指令集相比，Thumb指令集有如下特点：
● Thumb指令集没有协处理器指令，信号量指令，乘加指令，
64位乘法指令以及访问CPSR或SPSR的指令，而且指令的第2操作 数受到限制。
● 除了分支指令B有条件指令功能外，其他指令均为无条件指令。
Tony vopo123@
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• 数据传送指令— — MVN
MVN指令将寄存器Rm按位取反后传送到目标寄存器Rd 中。指令的执行会更新N和Z标志，对标志C和V无影响。其指 令格式如下：
MVN Rd,Rm
其中：Rd 目标寄存器。MOV Rd,#expr时，Rd必须在R0～R7之间。 Rm 源寄存器。为R0～R15。
应用示例： NEG R1,R0 ; R1=-R0
Tony vopo123@
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Thumb数据处理指令—
— 算术逻辑运算指令
算术逻辑指令包括以下几类： 算术指令 逻辑运算指令 移位指令 比较指令
Tony vopo123@
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• 算术运算指令— — ADD
其中：Rd 目标寄存器。MOV Rd,#expr时，Rd必须在R0～R7之间。 exper 8位立即数，即0～255。 Rm 源寄存器。为R0～R15。
指令编码（立即数传送）
指令编码（寄存器传送）
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• 数据传送指令— — MOV
注意： “ MOV Rd,#expr” 指令会更新N和Z标志，对标志C和V无影响。 “ MOV Rd,Rm” 指令，若Rd或Rm是高寄存器（R8～R15），则标志不 受影响，若Rd或Rm都是低寄存器（R0～R7），则更新标志N和Z，且清除 标志C和V。 应用示例： MOV MOV MOV R1,#0x10 R0,R8 PC,LR ; R1=0x10 ; R0=R8 ; PC=LR，子程序返回
遗传算法与禁忌搜索算法的混合策略_李大卫
遗传算法与禁忌搜索算法的混合策略李大卫①(鞍山钢铁学院,鞍山114002) 王 莉(鞍山师范学院,鞍山114005) 王梦光(东北大学,沈阳110006) 摘要 遗传算法与禁忌搜索算法的出现为解决高维组合优化问题提供了强有力工具.二者既有共性,又有个性.通过对遗传算法与禁忌搜索算法的分析,提出了一种遗传算法与禁忌搜索算法的混合策略,把禁忌搜索算法独有的记忆思想引入到遗传算法的搜索过程中,构造了新的重组算子,并把禁忌搜索算法作为遗传算法的变异算子,对旅行商问题的求解表明:混合策略在许多方面优于遗传算法.关键词:遗传算法,禁忌搜索,混合策略,旅行商问题分类号:N94GENETIC ALGORITHM AND TABU SEARC H:A HYBRID STRATEGYLi Dawei(Anshan Institute of Iron and Steel Techno logy,Anshan114002)Wang Li(Anshan Normal College,Ansha n114005)Wang Mengguang(No rtheastern Univ ersity,Shenya ng110006)Abstract The appearance of genetic alg orithm s and tabu sea rch prov ide pow erful tools fo r solving combina to rial o ptimizatio n problems in high dimen-sio ns.Th e two m ethods either hav e som e co mmo n bo nds,or sig nificant differ-ences.Through a nalysing,w e propose a hy brid strategy o f genetic algo rithm andtabu search.The m em ory function o f tabu search is introduced into procedure o fg enetic alg orithms.A new recombina tion o perator is co nstructed,w hile mutatio no perator is replaced by tabu sea rch.Genetic alg orithm and hybrid stra tegy a reused separately to solv e trav eling salesma n problem.The experiment resultssho w that the hybrid strateg y is superio r to the standard g enetic alg orithm inm any aspects.Key words:g enetic algo rithm,tabu search,hy brid strategy0 引 言在过去的20年里,由美国学者H o lland和他的同事、学生们提出的遗传算法(genetic alg orithms,GA)成为求解任意函数优化问题的强有力的工具[1].GA是一种进化搜索算法,它的基本思想是基于Da rw in的进化论和M endel的遗传学说.其中重组和变异算子是GA 1998年9月 J O U RN AL O F SY ST EM S EN G IN EERIN G Sep.1998①36岁,男,博士,讲师.36,male,Dr.,lectur er.本文1997年4月11日收到.的两个最重要的组成部分,它们被重复地应用到对问题的解进行编码而构成的染色体上.在许多优化问题和工业实际应用上,G A 已经得到了成功的应用[2].禁忌搜索(Tabu Sea rch,T S)是另一个著名的启发式搜索算法,最早由Glov er 提出[3].具有记忆功能是T S 独创的特点之一.许多研究人员对TS 的理论和应用作了研究,使得TS 在调度领域,运输问题,专家系统和神经网络等方面得到了广泛的应用[5].GA 开创了在解空间中从多出发点搜索问题最优解的先河,而TS 是在搜索过程中使用记忆功能的先驱者.它们在解决各种实际应用问题所取得的成功表明,使用二者解决复杂的问题是有价值的.尽管GA 和TS 的适用范围很广,但由于某些条件约束,所以GA 和TS 并不是对所有的问题都是万能的算法,或多或少存在着某些缺陷.因此有必要对GA 和TS 作进一步的研究.本文对此作些尝试性的工作,在对GA 与T S 算法进行分析的基础上,提出了一种G A 与T S 的混合策略(GAT S),把TS 独有的记忆功能引入到GA 搜索过程之中,构造了新的重组算子,并把TS 作为GA 的变异算子.1 GA 与TS 的比较1.1 GA 简介GA 可用如下的五维向量组形式描述 GA =(N pop ,N gen ,K ,f eval ,f sel )其中N pop 为群体规模;N gen 为迭代代数;K 为遗传算子(重组和变异)及它们的概率集合;f eval 为评价函数,或称作适应值;f sel 表示再生选择规则.这里并不关心染色体的具体编码的形式,因此假设GA 和TS 可以使用同样的编码.GA 的特点可以概括成下面的4点[2]:1)利用变量的编码方式,而不使用变量本身;2)在解空间中从多出发点搜索问题的解,而不像某些传统的搜索方法从一点出发搜索问题的解;3)直接利用目标函数的函数值信息,而不使用函数的导数或其它的辅助信息;4)使用概率转移规则,而不采用确定性的转移规则.GA 的求解过程如图1所示:beg in t =0;initialize P (t ); ev aluate structures in P (t ); while terminatio n co ndition not satisfied do t =t +1; select P (t )fro m P (t -1); recombine structures in P (t ); ev aluate structures in P (t );end(其中P (t )表示第t 代群体)图1 G A 的求解过程1.2 TS 简介类似地,TS 也可用五维向量组的形式描述·29·1998年9月 李大卫等:遗传算法与禁忌搜索算法的混合策略 TS =(N pop ,N gen ,Λ,f move ,tabu list)其中N p op 表示一个初始解;N gen 为迭代代数;Λ表示移动的构成方式;f move 为移动值;tabu list 是长度为T 的禁忌表,其中T 可以是定长的,也可以是变长的.TS 求解过程可以表示成如图2的形式:beg in t =0;g enerate N pop ;set T ; set the best and present solutions x =x 0=N pop ; while terminatio n co ndition not satisfied do t =t +1; m ov e x to x ′; update (x ;x 0;tabu list);end 图2 T S 的求解过程T S 也是一种迭代搜索算法.由于TS 使用了记忆功能,在搜索过程中可以接受劣解,所以TS 具有强的“爬山”能力(相对于全局最小值问题),这样使得TS 在搜索过程中能够跳出局部最优解,进而转向其它区域进行搜索,从而获得更好的解或全局最优解的概率也大大增加.2 GA 的局限性和T S 的缺陷2.1 GA 的局限性尽管GA 能够胜任任意函数,高维空间的组合优化问题,但是对于像优化大规模神经元网络的权系数,优化网络的结构等超大规模的优化问题,GA 的应用就受到了限制.究其原因,主要在于GA 在进化搜索过程中,每代总是要维持一个较大的群体规模,从而使计算次数呈非多项式时间增加,限制了GA 的使用.GA 的另一个不足之处是“早熟”.造成这种成熟前收敛的原因,一方面是GA 中最重要的遗传算子——交叉算子使群体中的染色体具有局部相似性,从而使搜索停滞不前;另一方面是变异概率又太小,以至于不能使搜索转向其它的解空间进行搜索.此外,GA 还有爬山能力差的弱点.这也是由于变异概率低造成的.因此,如何提高GA 的爬山能力成为一个重要的研究方向,为了提高GA 的爬山能力,Ackley 开发了一个具有随机爬山功能的称作SIGH 的算法[6].他的分析表明,随机爬山能够促进GA 的搜索速度和解的准确性.2.2 TS 的缺陷T S 的搜索速度比GA 的搜索速度快,但TS 对于初始解具有较强的依赖性.一个较好的初始解可使T S 在解空间中搜索到更好的解,而一个较差的初始解则会降低TS 的收敛速度.为此人们往往使用启发式算法来获得一个较好的初始解,提高TS 的性能.T S 的另一缺陷是在搜索过程中初始解只能有一个,在每代也只是把一个解移动到另一解,而不像GA 那样每代都是对解集(群体)进行操作.·30·系 统 工 程 学 报 第13卷 第3期3 GA 与TS 的混合策略GA TS开发混合算法的目的是使原算法的优点被保持,弱点被克服或者被削弱,提高算法的力度.M ǜhlenbein 最早把记忆功能引入到GA 中[6],而TS 的创始人Glov er 对混合GA 与TS 的必要性和可行性进行了理论上的分析和论述[7],被公认为混合GA 与TS 的理论基础.通过上面对GA 和TS 的分析,在Glov er 理论的基础上,本文提出一种GA 与TS 的混合策略GATS.把TS 独有的记忆功能引入到GA 进化搜索过程之中,构造了新的重组算子TSR,针对GA 爬山能力差的缺陷,利用T S 爬山能力强的优点,使用TS 算法改进GA 的爬山能力,即把TS 作为GA 的变异算子TSM.GAT S 综合了GA 具有多出发点和T S 的记忆功能和爬山能力强的特点,克服了GA 爬山能力差的弱点,并保持了GA 具有多出发点的优势.设x 是一个解(染色体),则T SM 的操作过程如图3所示:beg in t =0;set the best so lution x 0=x ;set T ; w hile termina tion conditio n no t sa tisfied do t =t +1; mov e x to x ′; upda te(x ;x 0;tabu list);end图3 T SM 的操作过程T SM 与标准变异算子极为类似.首先,T SM 把一个解(染色体)作为输入(初始解),经T SM 作用,返回一个解作为输出.不同之处在于TSM 是一个搜索过程,因此需要调用评价函数来确定移动值,并根据移动值和禁忌表决定接受哪个移动(输出).同样由于T SM 是一个TS 搜索过程,在搜索过程中可以接受劣解,因此T SM 具有强于其它变异算子(例如倒位和部分倒位变异算子)的爬山能力.T SR 算子作为重组算子,使用一个长度为T 的禁忌表,表中记录染色体的适应值,渴望水平取作父代群体适应值的平均值.进行TSR 操作时,首先把子代的适应值同渴望水平相比较,如果比渴望水平好,则破禁,即这个子代染色体进入到下一代之中;如果子代比渴望水平差,但不属于禁忌,也接受这个子代;若是属于禁忌,则选择最好的那个父代进入到下一代中,具体过程如图4所示:beg in if fitness of x >av erage value o f po pulatio n,then accept x else if offspring x is not in tabu list accept x else choose the better of tw o parents to the nex t g eneratio n; upda te tabu list;end 图4 T SR 的重组过程·31·1998年9月 李大卫等:遗传算法与禁忌搜索算法的混合策略从TSR 的重组过程可以看出,具有高适应值的子代进入到下一代的机会是很大的,但是并不是所有的高适应值的子代一定都进入到下一代,因为TSR 使用了禁忌表,它可以限制适应值相同的子代出现的次数,因此可使群体中尽可能保持染色体结构的多样性,从而避免算法早熟.下面给出GA 与T S 的混合策略GATS :GATS 的求解步骤:Step 0参数设置(最大代数N gen ,群体规模N pop ,重组概率p c ,变异概率p m )Step 1令t =0;生成初始群体;Step 2计算当前代群体中染色体的适应值;Step 3选择:按滚轮方式选出N pop 个染色体,放入交配池中;Step 4重组 step 4.1生成0,1之间的随机数r i ,i =1,2,…,N pop ;如果r i <p c ,则交配池中第i 个染色体作为交叉的父代,产生均值为p c *N pop 个父代染色体; step 4.2对每对双亲进行交叉操作,产生两个子代; step 4.3调用TSR 对交叉后得到的子代进行重组;Stpe 5变异 step 5.1生成0,1之间的随机数r i ,i =1,2,…,N pop ;如果有r i <p m ,则调用T SM 对交配池中第i 个染色体进行变异操作; step 5.2t =t +1;如果t <N gen ,转Step 2;否则输出最优解,终止算法.4 GATS 的性能分析在这一节中,分别用GA 及GATS 算法求解具体的TSP 问题,对n =10,67的T SP 问题分别进行求解,所用的数据分别来自文[8,9].为了比较两个算法的性能,使用本单位独自开发的求解线性规划的软件包求得最优解.此外,关心引入TSM /T SR 算子是否能提高GA 的性能,所以并不是让GA 和GATS 都收敛.相反,算法在一个预先给定的代数上停止.4.1染色体的编码应用GA 解决TSP 问题时,通常使用自然数编码构造染色体,而不使用二进制编码[2].使用自然数编码的优点在于染色体比较直观,并且无论是进行交叉操作还是进行变异操作,染色体总是能够满足T SP 问题的约束条件,即总保持染色体对应的解是可行解.因此也使用自然数对染色体进行编码.例如: P ={8,2,4,6,1,5,7,3}P 为一个染色体,表示访问顺序依次为8,2,4,…,3,8.需要注意的是,因为访问路径是一个闭合的回路,所以两个不同染色体所表示的路径可能是相等的,因此适应值也应相等.例如: Q ={2,4,6,1,5,7,3,8}尽管Q 与P 是完全不同的染色体,但是两者所表示的是相同的路径,故P 与Q 的适应值也是相等的.4.2适应值T SP 问题是求最短路径,故染色体P 的适应值f (P )定义为:·32·系 统 工 程 学 报 第13卷 第3期 f (P )=C max -问题的目标值其中C max 是一个较大的正数,它保证适应值非负.4.3遗传算子在标准GA 中,交叉算子分别取PMX,CX 和OX 算子[2],变异算子为部分倒位操作,在GATS 中,利用TSR 进行重组,其中交叉算子也分别取PMX,CX 和OX 算子,变异算子为T SM.4.4初始群体采用随机生成的办法,随机地排列自然数1,2,…,n N pop 次,构成初始群体.在实验中,GA 及GATS 使用的参数为:群体规模取为30,交叉概率和变异概率分别为0.8和0.03.对于n =10,算法在搜索100代后停止.对于n =67,算法在搜索1000代终止.表1和表2给出了实验结果,图5和图6给出了使用PM X 时GA 和GAT S 的搜索过程.表1 10个城市T SP 问题的实验结果(单位:km )GA GATS 交叉算子PM X CX OX PM X CX OX 最好值839580737373最优值73表2 67个城市T SP 问题的实验结果(单位:km )GAGATS 交叉算子PM X CX OX PM X CX OX 最好值175317951780165316791672最优值1615图5 10个城市T SP 问题的G A 和GA T S 的搜索过程(PM X ) 图5中的目标值指的是每代群体中染色体对应目标值的平均值.从图5可以看出,GA 在40代之后才达到稳态,而GAT S 在6到10代为平稳的搜索过程,从第11代开始爬山,并在13代搜索到最优解. 对于67个城市TSP 问题,GA在400代搜索到的解为2875,600代为2217,800代为1753,而GAT S 图6 67个城市T SP 问题的GA 和G A T S 的搜索过程(PM X )在400代的解为1737,600代为1653,这个值与最优解比较接近.下面讨论不使用TSR 作为重组算子时对GAT S 算法(即在GA 中只使用TSM 作为变异算子)的影响.图7是对于67个城市的TSP 问题的搜索过程. 在这种情况下,GATS 的搜索曲线变化不大,仍然能够搜索到接近最优解的近优解,但是在700代之后才搜索到,因此可以说明TSR 的引入的确能够改善GATS 的搜索效率.·33·1998年9月 李大卫等:遗传算法与禁忌搜索算法的混合策略图7 未使用T SR 的G A T S 搜索过程(PM X)最后再讨论GATS 的计算量问题.GATS 的计算量由GA 和TS 的计算量构成.当群体规模为N 时,GA 的计算量是O (N 3)[2].但在实验中发现在相同代数下GATS 的执行时间略大于GA 的执行时间.如对67城市的TSP 问题,GATS 所用的时间约是GA 所用时间的1.2倍.多出的部分主要是因为在GAT S 中变异算子TSM 是一个搜索过程,所以要占用一部分时间.5 结 论用重组算子TSR 和变异算子TSM 取代标准GA 中的重组算子和变异算子,提出了GA 算法与TS 算法的混合策略GATS,使得GATS 混合策略在许多方面优于标准GA 算法.通过求解TSP 问题,可以看出GATS 既保持了GA 具有多个解(染色体)的优点,又提高了GA 的爬山能力.参考文献1 Holland J .Adaption in na tural and ar tificia l systems .The U niv er sity of Michig an Press ,Ann Arbo r ,19752 Goldberg D.Genetic a lg orithm in search,optimizatio n and machine lea rning.Addiso n-W esley Publish-ing ,19893 Glov er F .Future Paths fo r intege r prog ra mming a nd links to ar tificial intellige nce .Co mpute rs OpsRes.,1986;5:533～5494 Glov er F,Laguna M.Tabu sear ch.In M oder n Heuristic Techniques for Com bina torial Pro blems(Edit-ed by C.Reev es),O xfo rd :Blackw ell Scientific,19935 Ackley D .Stochastic iter ated genetic hillclimbing .Ph .D .Diss .,Dept .Co mp .Sci .CM U -CS -87-107,Ca rnegie M ello n U niv er sity ,M a rch 19876 M ǜh lenbein H .Para llel g ene tic algo rithms in combinato rial optimiza tio n.Co mpute r Science a nd Opera-tio ns Resear ch (Edited by Osman Ba lci ),O x for d:Per gamo n Pr ess ,19957 Glov er F ,Kelly J ,Lag una M .Gene tic algo rithms a nd ta bu sea rch :hy brids fo r optimizatio ns .Co mput-ers Ops.Res.,1995,22(1):111～1348 Fo ulds L.Co mbinato rial fo r under g radua tes.Spring -V erlag N ew Yo rk Inc.,19849 Nemhanser G ,W olsey L .Integ er and com bina torial optimiza tio n .Wiley -Inter Science ,1986·34·系 统 工 程 学 报 第13卷 第3期。
遗传算法的使用方法和技巧指南
遗传算法的使用方法和技巧指南遗传算法是一种启发式优化算法，它模拟了自然界中的生物进化过程来解决问题。
它具有强大的搜索能力和全局优化能力，在各个领域都有广泛的应用。
本文将介绍遗传算法的基本原理、使用方法以及一些重要的技巧指南。
一、遗传算法的基本原理遗传算法基于生物进化的思想，通过模拟人工选择、交叉和变异等过程来生成和更新解的种群，并利用适应度函数对种群进行评估和选择，以期望通过迭代的方式找到最优解。
遗传算法的基本流程如下：1. 初始化种群：随机生成一组个体作为初始种群。
2. 适应度评估：根据问题的特定要求，计算每个个体的适应度值。
3. 选择操作：利用适应度值选择父代个体进行繁殖，常用的选择算法有轮盘赌选择和竞争选择等。
4. 交叉操作：通过交叉运算生成新的后代个体，交叉操作能够保留父代的有益特征。
5. 变异操作：对交叉后的个体进行基因的随机变异，增加种群的多样性。
6. 替换操作：根据一定的规则，用新生成的后代个体替换原始种群中的一部分个体。
7. 终止条件判断：根据迭代次数或者达到某个预定义的解的条件，判断是否终止迭代。
8. 返回最优解。
二、遗传算法的使用方法为了正确有效地使用遗传算法，我们需要遵循以下几个步骤：1. 理解问题：首先，要准确理解问题的特性和要求，包括确定问题的目标函数、约束条件等。
只有对问题有清晰的认识，才能设计合适的遗传算法。
2. 设计编码方案：将问题的解表示为染色体的编码方案，更好的编码方案可以减少解空间的搜索范围。
常用的编码方式有二进制、浮点数、整数等。
3. 确定适应度函数：根据问题的特点，设计合适的适应度函数用于度量个体的优劣。
适应度函数应能够将问题的目标转化为一个数值，使得数值越大越好或者越小越好。
4. 选择操作：选择操作决定了如何根据适应度值选择父代个体。
常用的选择算法有轮盘赌选择、竞争选择、排名选择等。
轮盘赌选择是普遍应用的一种方法，根据个体的适应度值按比例选择。
5. 交叉操作：交叉操作决定了如何生成新的后代个体。
遗传算法 matlab
遗传算法 Matlab什么是遗传算法？遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。
它模拟了自然界中的遗传、突变和选择等过程，利用这些操作来搜索和优化问题的解空间。
遗传算法具有以下几个关键步骤：1.初始化种群：通过生成一组随机解来初始化初始种群。
每个解被编码为一个染色体，染色体通常由二进制字符串表示。
2.评价适应度：使用适应度函数评估每个个体的适应度。
适应度函数通常通过衡量个体在解空间中的性能来定义。
3.选择操作：选择操作基于个体的适应度进行，通过概率选择操作来确定哪些个体应该参与繁殖下一代。
适应度较高的个体有更大的概率被选中。
4.交叉操作：选择的个体进行交叉操作，生成下一代的染色体。
交叉操作通过交换个体染色体中的信息来生成新的个体。
5.变异操作：为了保持种群的多样性，变异操作在染色体中进行随机的变异。
这个过程通过随机改变染色体中的部分基因来进行。
6.替换操作：根据新生成的染色体替换当前种群中某些个体，以此来形成新的种群。
7.重复上述步骤：重复执行上述步骤直到满足终止条件（例如达到最大迭代次数或找到满意的解）。
如何在 Matlab 中实现遗传算法？在 Matlab 中，可以使用遗传算法和优化工具箱来实现遗传算法。
以下是实现遗传算法的一般步骤：1.定义适应度函数：根据具体问题定义适应度函数，该函数衡量每个个体在解空间中的性能。
适应度函数的设计将影响到最终结果。
2.初始化种群：使用内置函数或自定义函数来生成初始种群。
每个个体都应该表示为染色体形式的解。
3.设置遗传算法参数：根据具体问题设置遗传算法的参数，如种群大小、迭代次数、选择操作和交叉操作的概率等。
4.编写遗传算法主循环：在主循环中，使用选择操作、交叉操作和变异操作来生成新的染色体，并计算每个个体的适应度。
5.选择操作：使用选择函数根据适应度值选择染色体。
具体的选择函数可以根据问题的特点进行调整。
6.交叉操作：使用交叉函数对染色体进行交叉操作，生成下一代的染色体。
遗传算法编码
遗传算法编码1. 引言遗传算法编码是遗传算法的重要组成部分，它决定了问题的解空间以及遗传算法的搜索能力。
本文将深入探讨遗传算法编码的原理、常用编码方式以及编码的优化方法。
2. 遗传算法概述遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法，它通过模拟生物进化的过程来寻找最优解。
遗传算法包含三个基本操作：选择、交叉和变异。
而编码是其中非常重要的一步，它将问题的解空间映射到遗传算法的搜索空间。
3. 二进制编码二进制编码是遗传算法中最常用的编码方式之一。
它将问题的解表示为一个二进制串，每个基因位上的0或1代表了一种取值。
例如，对于一个长度为10的二进制串，可以表示从0到1023的整数。
二进制编码的优点是简单、易于实现，但对于连续型问题的表示能力较弱。
3.1 基本二进制编码基本二进制编码将问题的解空间均匀划分为若干个区间，每个区间对应一个二进制码。
通过二进制码的变换和操作，可以实现选择、交叉和变异等基本操作。
但基本二进制编码的缺点是解空间的粒度较大，可能导致搜索效率低下。
3.2 Gray编码Gray编码是一种改进的二进制编码方式，它通过保证相邻两个码之间只有一个位的变化，减小了解空间的粒度。
Gray编码在交叉和变异操作中具有更好的性质，能够减小搜索空间的距离。
因此，Gray编码常用于需要高精度的遗传算法问题中。
4. 实数编码实数编码是另一种常用的遗传算法编码方式，它将问题的解表示为一个实数。
实数编码的优点是对连续型问题的表示能力较强，可以更精确地描述解空间。
但相比于二进制编码，实数编码的实现较为复杂。
4.1 浮点数编码浮点数编码是实数编码的一种常见形式。
它将问题的解表示为一个浮点数，通过确定小数点位置和精度来描述解的取值范围。
浮点数编码适用于解空间较大且精度要求一般的问题。
4.2 实数编码实数编码是一种更为灵活的编码方式，它将问题的解表示为一个实数，可以包含任意精度的小数部分。
实数编码适用于解空间较小且精度要求较高的问题。
thumb指令集
thumb指令集thumb指令集分为：分支指令、数据传送指令、单寄存器加载和存储指令以及多寄存器加载和存储指令。
thumb指令集没有协处理器指令、信号量（semaphore）指令以及访问cpsr或spsr的指令。
1. 存储器访问指令（1）dr和str--立即数偏移加载寄存器和存储寄存器。
存储器的地址以一个寄存器的立即数偏移（immediate offset）指明。
指令格式： op rd, n，#immed_5×4] oph rd, n，#immed_5×2] opb rd, n，#immed_5×1] 其中： op：为dr或str。
h：指明无符号半字传送的参数。
b：指明无符号字节传送的参数。
rd：加载和存储寄存器。
rd 必须在r0～r7范围内。
rn：基址寄存器。
rn 必须在r0～r7范围内。
immed_5×n：偏移量。
它是一个表达式，其取值（在汇编时）是n的倍数，在（0～31）*n范围内，n=4、2、1。
str：用于存储一个字、半字或字节到存储器中。
dr：用于从存储器加载一个字、半字或字节。
rn：rn中的基址加上偏移形成操作数的地址。
立即数偏移的半字和字节加载是无符号的。
数据加载到rd的最低有效字或字节，rd 的其余位补0。
字传送的地址必须可被4整除，半字传送的地址必须可被2整除。
指令示例：dr r3,5,#0] strb r0,3,#31] strh r7,3,#16] drb r2,4,#1abe-{pc}]（2）dr和str--寄存器偏移加载寄存器和存储寄存器。
用一个寄存器的基于寄存器偏移指明存储器地址。
指令格式： op rd,n,rm] 其中，op 是下列情况之一： dr：加载寄存器，4字节字。
str：存储寄存器，4字节字。
drh：加载寄存器，2字节无符号半字。
drsh：加载寄存器，2字节带符号半字。
strh：存储寄存器，2字节半字。
drb：加载寄存器，无符号字节。
遗传算法在人工智能中的优化问题解决策略
遗传算法在人工智能中的优化问题解决策略人工智能领域中的优化问题一直是研究的重点之一。
为了解决这些复杂的问题，研究者们提出了各种各样的优化算法。
其中，遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法，被广泛应用于人工智能领域。
遗传算法的独特性质使其在解决优化问题方面显示出了很大的潜力。
遗传算法的基本原理是通过模拟自然界中的遗传和进化机制来解决问题。
在遗传算法中，问题的解被编码为一个个体的染色体，其基因表示问题的解空间。
遗传算法通过对这些个体进行遗传操作，如选择、交叉和变异，来搜索问题的最优解。
通过迭代和进化过程，遗传算法不断优化当前种群中的个体，并逐渐趋向全局最优解。
相较于传统的优化算法，遗传算法具有以下几个优势：首先，遗传算法能够处理复杂的优化问题。
由于优化问题的解空间通常非常庞大，传统的优化算法在搜索难度较大的优化问题时表现欠佳。
而遗传算法采用多个个体并行搜索的方式，能够更好地发现问题的全局最优解。
其次，遗传算法不容易陷入局部最优解。
传统优化算法常常会受到初始解的影响，导致搜索陷入局部最优解无法跳出。
而遗传算法通过引入随机性和多样性，可以同时搜索多个解，从而避免陷入局部最优解。
此外，遗传算法对问题的描述和处理能力非常强。
通过合理的编码方式和适应度函数的设计，可以将各种类型的问题映射到染色体上，并对其进行搜索和优化。
这种通用性使得遗传算法在不同领域的人工智能问题中得到广泛应用。
在实际应用中，遗传算法已经成功解决了许多人工智能领域的优化问题。
例如，在机器学习中，遗传算法被用于优化神经网络的结构和参数，以提高分类和预测的准确度。
在智能优化中，遗传算法常被应用于求解函数最优化问题，如参数优化、组合优化等。
在计划和调度问题中，遗传算法也能够帮助找到最优的调度方案和路径规划。
然而，遗传算法也存在一些局限性和挑战。
首先，遗传算法的计算成本较高，特别是在解空间较大的情况下，需要大量的计算资源和时间。
其次，遗传算法的结果受到参数设置的影响，需要经过一定的调优才能发挥最佳效果。
5 Thumb指令集
PUSH {<registers>}
POP {<registers>}
在指令中没有堆栈指针，因为在Thumb操作中，寄
存器r13是固定作为堆栈指针用的，sp是自动更新 的。可操作的寄存器列表只限于寄存器r0～r7
PUSH指令可操作的寄存器还包括连接寄存器lr，
同样POP指令可以操作pc。这为子程序进入和退出 提供了支持。
常数大小有限制
不能访问协处理器
So…
让编译器产生，最好不要手写
华清远见
Thumb指令执行
每一条Thumb指令都和一条32位的ARM指令
相关
ARM和Thumb之间切换使用BX 指令
31
32-bit ARM 指令
0
ADDS r2,r2,#1
没有条件执行 源、目的寄存器必须相同 仅能使用低寄存器 常数大小有限制
③ LDR <Rd>，[PC，<8_bit_offset>]
④ <opcode3> <Rd>，[SP，＃<8_bit_offset>] 其中，<opcode3>：＝ LDR|STR
华清远见
单寄存器装载指令－举例
执行前
mem32[0x9000]=0x00000001 mem32[0x9004]=0x00000002 LDR r0，[r1，r4] r0=0x00000002
华清远见
Thumb数据处理指令语法2
⑤ <opcode5> <Rd>|<Rn>，<Rm>|<Rs>
<opcode5>：＝ MVN|CMP|CMN|TST|ADC|SBC|NEG|MUL|LSL|LSR|ASR|ROR| AND|EOR|BIC ⑥ ADD <Rd>，<reg>，#<8_bit_immed>
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（ ｃ ｏ ｌ ｆ Ｃ ｍｐ ｔｒＳ ｉ ｃ ，Ｎａ ｉｎ ｌ ｎ ｖ ｒｉ ｆ Ｄｅ ｅ ｓ Ｔｅｈ ｏｏ ｙ，Ｃ ａ ｇ ｈ ４ ０ ７ ） Ｓ ｈ ｏ ｏ ｏ ｕｅ ｃｅ ｅ ｎ ｔ ａ ｉ ｅｓｔ ｏ ｌ ｎ ｅ ｃ ｎ ｌｇ ｏ Ｕ ｙ ｈ ｎ ｓ ａ １ ０ ３
适 用 于其 它 的双 指 令 集 处 理 器 ．
关键 词
演 化 算 法 ； 令 选 择 ； ＲＭ／ ｈ ｍｂ 指 Ａ Ｔｕ
Ｔ ３４ Ｐ １
中 图法 分 类 号
Ｉ ｓ ｕ ｔ ｎＳｌｃｉｎｆｒＡ ｎ ｔ ｃｉ ｅ ｔ ｏ ＲＭ ／ ｈ ｍｂＰ ｏｅｓｒ ａｅ ｎａＧ ｎ ｔ ｌｏ ｉ ｍ ｒ ｏ ｅ ｏ Ｔ ｕ ｒｃｓｏｓＢ ｓｄｏ ｅ ｅｉ Ａ ｇ ｒ ｈ ｃ ｔ
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第３ ０卷
第 ４期
计
算
机
学
报
Ｖｏ ． ３ Ｎｏ １ ０ ．４
Ａｐ ．２ ７ ｒ ００
２０ ０ ７年 ４月
ＣＨＩ ＮＥＳ ｏＵＲＮＡＬ ＯＦ ＣＯＭ ＰＵＴＥＲＳ Ｅｊ
遗 传 算 法和 关 键 事 件禁 忌搜 索相 融合 的 Ａ ＲＭ／ ｈ ｍｂ处 理 器 指令 选 择 Ｔｕ
吴圣宁
摘
李思昆
４ ０７ ） １０ ３
（ 防 科 学 技术 大 学 计 算 机 学 院 长 沙 国
要 面 向嵌 入 式 系统 的编 译 器 ， 往 需 要 同时 考 虑 目标 代 码 的 性 能 、 小 和 功 耗 等 相 互 冲 突 的 目标 ． Ｍ 双 往 大 ＡＲ
指令 集 处 理 器 ， 在具 备通 常 的 ３ ２位 ＡＲＭ 指令 集 基 础 上 ， 支 持 一 个 缩 减 的 １ 还 ６位 Ｔ ｕ 指 令 集 ， 而 为代 码 优 化 ｈ ｍｂ 因 提供 了多 个 目标 之 间折 衷 的 机 会 ． 由于 同一 个 程 序 的 Ｔ ｕ 代 码 比相 应 的 ＡＲ 代 码 执 行 更 多 的 指 令 ， 此 虽 然 ｈ ｍｂ Ｍ 因 前 者 常 比后 者 占用 更少 的存 储空 间 ， 消 耗更 多 的 运 行 时 间 ． 对 这 种 现 象 ， 中 建 议 一 个 混 合 演 化 算 法 ， 过 把 但 针 文 通 程 序 的不 同 部 分 有 选择 地 编译 成 ＡＲ 或 Ｔ ｕ Ｍ ｈ ｍｂ指 令 集 代 码 ， 得 可 灵 活 地 权 衡 目标 代 码 大 小 和 运 行 时 间 ． 中 使 文 的方 法 基 于 遗 传算 法 和关 键 事 件 禁 忌 搜 索 相 融 合 ， 者 用 来 局 部 搜 索 ． 后 指令 选 择 以 函 数 为 单 位 ， 对 程 序 动 态 行 为 从 的 ｐｏｉｎ ｒｆｉｇ分 析 求 得程 序 运 行 时 间． 验 结果 表 明 ， 中 的技 术 可 有 效 地 、 活 地 权 衡 目标 代 码 大 小 和 性 能 ， 且 ｌ 实 文 灵 并
Ｔｈ ｍ ｂ ｃ ｄ ｓｓ ｌ ｒｔ ａ ｈ ｕ ｏ ｅ ｉ ｍａ ｌ ｈ ｎ ｔ ｅ ＡＲＭ ｏ ｅ ｕ ｌ ｗｅ ｈ ｎ ｔ ｅ ｌ ｔｅ ，ｂ ｃ ｕ ｅ ａ ｐ ｏ ｒ ｍ ｏ — ｅ ｃ ｄ ，ｂ ｔｓ ｏ ｒ ｔ ａ ｈ ａ ｔ ｒ ｅ ａ ｓ ｒ ｇ ａ ｃ ｒ ｎ