计算机组成原理期末复习重点总结
本文档适用于大学生学习。主要归纳了计算机组成原理该科目的知识内容，用于期末复习。其中，部分资料为手写归纳，若出现错误请以课本为主星章对奴斜加迹一子电叶尊加亠究漏收电寻对水第代电陪引机第m大现真电计率五代善适计计尊机下分大型和E型和(高座能计加,起邻机,机。微望机22站图形强入利讨机(克入宣内研为時定方用温计专甲加养钝沉言顶程方一五佛。序南假记一可混言→机机费丸罢概描系力輒他指友)计尊加系览的是指附能够程序所四列计机系属池,可根点1结构与西能筋性计摩個氏是指加何突观对加构阿角属指与现机属性)仔夏计導机塔点)消金据存子鸦内,可挖地址形司3),指加椒推均甲二进劇表京)满由操市吊和她(源体脱粒位)今有備内把序悟該4)以泛摩题为中/↓现以有儒为)分鼻机餐很计而叫大烟章事件伦原Am从定伴:如快菜部伴执行速度所兼得秦瓷性庭加速比受限子试評件在系瓷中所占际重号性系涵能(、执行时同染进前)糸瓶如座比=系铙能品前)机行时间(后驶同(5)洪时时的1)x[(进例计+到评戈故行间前→系能加化代应司(下)可设进比例十的足越兼得而益程序而局部性原理时国和皇司)席章A基孤2|105余52(105)。=(11o|o1)212从般×→取坐0,80≤2原0XX≤为为真为整际应都0十原:L+0原二0,0000000-01原二1,0o0oco0模子益武而临界值边M)m整为补福:了30时82=x.[+0=[XD时[补=A+=从=A:)例:x=10)[2+=管位X=-1101=20=1000000直宦原码装换白科:了有为距模=有愿三8反:正码=嚓真负N反:原除磨号取反,原:-127~121)~8路-18~1补二十病而表示:鹃为x-(1)=真鱼万=真值例:像评单精度示701a.0-1010(·0|=·01089 ol01 t ollI Il- 1o0o olo△傅鸡宜格值制正殺原函0原硝0左病0升B右反A+8]补=1十工+补3号励态A-B]料三[A+TB补书两位3查利断?0=0直播乘该A例求解101x来礼点A0n+ oQ CoM初鱼0000A←A+Ao101鸡。0(00计鸦,。。010AA+10|110右形0010(A←A+Nt0001/0(在形0100:CC764=101160neoe. cetl Iec,10h-Ilool onto K=-T二u100l.例求解11初恒为0永截神0M+,形考A人初,oo管AA-A401nom号在6o011彩·将1001011I44+9101。106o0右移20101019101011右形「。。10100在补位臂号n移,n形卫得点运臂X= XM x2X2MEEX+y=(Xm X2x2ESE十YAXE-TEXx二(XD)x2变(=)x-Y=(Am2XE-TEx/YXA/以人点加腐以而墓原理).对操限操7教4置对D下密差,小硝同大砖看,所强小是事同在移但,每市,可1)教两加对里碳上,以对能行相应)将笼果格吧:如录足都不是规格形龙,则各信果满得点数而乘豫法两午将点极刘来,支形的育为两乘所丽违形,其尾赦为两来数尾数勇个将南相阶商的网丽被徐超两成种国商的尾为减毅勇尾除以乘敬的尾搬检加料队同说是长度相词函两进制烯面对应格不司的比奇偶验吨用奇烛验时,校的设置变候证特报得和成中的的截力都使甲成验要原的限5出=骂:如运算CkC城酸乘除善除以中如派席换武减例M)=1D0.G=101求莫循序兄余校的解0(n3,Mn)=10000/1100600·2=-100060DGU)01000余R)=010·可借那兄余为0ABD·x2+20=10010=(0D Tu)传是T6,W硝正一侵梯位的汉码的位的港取频合2-2m+k4m为倍夏色的都,极验应汉丽C排放在殇亠这十9+98十14+414+1Hu HnH1。?H0DDe Ds C4 D4 D3D C D, CC1=H1二Hbs①H7①日?凸2二A=2份H6田H7Jpo③HC2=H4二HH6出1⑤4=H2=H701.nBC4C2C1Bc4c3c,=0→误0果十进剧→误色置
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一种求解带时间窗车辆路径问题的混合差分进化算法
时间窗的车辆路径问题进行研究，建立以最小化车辆数量和行驶路程为目标的多目标数学模型，提出一种结合改进差分进化算法和变邻域下降搜索的基于Pareto支配的混合差分进化算法。首先重新定义了个体的生成方式。其次，结合双种群策略和变邻域下降搜索技术来平衡算法的全局探索能力和局部开发能力，并在搜索过程中用随机个体替代种群中的重复个体，维持种群的多样性。然后引入Pareto支配的概念来评价个体的优劣性，并采用擂台法则构造非支配解集其中,N是种群规模,gem为当前进化代数, gem为最大进化按照这种方法,直到所有的顾客都被服务。这种解码方法可代数。以使解码后的路径和解码前染色体中所对应的路径方案·在进化过程中,采用双种群机制,使算法既能从局部极值致,并且使用车辆的数量可以在解码过程中灵活动态地获得,的邻域跳转到全局最优解的邻域,又能在全局最优解的邻域从而实现对车辆数量的自动寻优。例如染色体串361857内进行精细搜索,在每代进化完后通过子种群重组实现信息294,经过路径解码为:路线1:0→3→-6→0;路线2:0→1→8交流和融合,平衡算法的全局探索能力和局部开发能力→57→0;路线3:0→2→9-4→0随着进化过程的进行,种群中的个体会趋于一致,因此在3.3.2初始种群生成每次执行完变异、交义、选择操作后,采用随机个体替换掉种产生初始种群时,为了保证种群的多样性,其中90%的群中的重复个体,维持种群的多样性,以增强种群的全局探索个体采用N个顾客节点随机排列的方式来产生,应用前向插能力,然后从种群中随机选取若干个个体进行变邻域下降搜启发式算法(PFH)来生成剩下10%的个体。索进一步提高算法的局部开发能力降低算法陷入局部最优3.3.3变异操作的风险。鉴于标准差分进化算法采用实数编码,不能直接应用于3.2算法步骤VRPW问题,由于采用了自然数编码,因此重新设计了变异基丁以上的算法思想描述,混合差分进化算法的具体步操作方式来产生变异个体。由标准DE算法可知,变异个体骤如下是由目标种群中随机选择的3个目标个体相互作用的结果步骤1设置算法的相关参数,生成算法的初始种群设记x=[x,x2,…,x]V=[1,2,进化代数gen=0;[uE,1,t2,…,n]分别为第G代目标种群变异种群和试验步骤2根据 Pareto支配思想对种群中的个体适应值进种群的第z个个体。行评价,利用擂台法则和拥挤距离机制将种群个体分层排序,(1)P1子种群采用“DE/best/1”变异策略,重新定义得到每个个体的非支配层等级和拥挤距离值;v=g(F⑧g(x,Y),X)步骤3按照个体的非支配层等级和拥挤距离,并根据式中,1r2是区间[1,n里互不相等的整数;X是当前目式(12)式(13将种群划分为两个不同大小的子群P1和P2标种群中最好的个体,在本文中从非支配层等级序号最小的步骤4P1子群执行DE/bes1变异策略,P2子群执行非支配层中随机选取;F为缩放因子,且F∈[0,门DE/rand/1变异策略,并根据3.3.4节执行交叉操作;式(14)由两部分组成,第一部分为步骤5将初始种群与子群P1、P2重组为一个混合种△=F⑧g(X°,Y)群g(班,X),rand()
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