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针对一般组合电路的优化算法复杂、优化过程时间长、优化效率偏低等问题, 提出一种人工选择方式下的组合电路优化算法。该算法模拟物种进化时的家养模式, 将最小项作为基因, 函数表达式作为染色体, 把逻辑电路的优化过程演变为遵循电路定律的基因变异、重组、寻优的过程。算法通过有利的变异条件, 提高了算法的收敛速度和效率。通过与简单免疫、多目标遗传、自适应免疫算法的实验比较, 证明了该算法的有效性和优越性。
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