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详细简洁

排序：

An Adaptive prioritized ε-Preferred evolutionary algorithm for Approximate BDD Optimization 17

An Adaptive Prioritized ε-Preferred Evolutionary Algorithm ...

引用

Genetic and evolutionary Computation Conference (GECCO)

作者： Shirinzadeh, Saeideh Soeken, Mathias Grosse, Daniel Drechsler, Rolf Univ Bremen Dept Math & Comp Sci Bremen Germany Ecole Polytech Fed Lausanne Integrated Syst Lab Lausanne Switzerland DFKI GmbH Cyber Phys Syst Bremen Germany

ISBN: (纸本)9781450349208

Approximate computing is an emerging methodology that allows to increase efficiency in a range of resilient applications for an affordable loss of precision or quality. In this paper, we exploit approximation in a multi-criteria optimization approach for the widely used data structure Binary Decision Diagram (BDD) to achieve higher efficiency besides lowering the inaccuracy. For this purpose, we utilize an epsilon-preferred evolutionary algorithm giving a higher priority to minimize BDD sizes as well as maintaining certain error constraints. In particular, we propose an adaptive epsilon-setting method which adds an automated factor to the algorithm based on the behavior of the function under approximation. This improves the performances of the algorithm by correcting the effect of the user set error constraints which can restrict the dimensions of the search and can lead to immature convergence. In comparison with the non-optimized BDDs, the proposed algorithm achieves a high gain of 68.02% at a low cost of 2.12% inaccuracy for the whole benchmark set. The experimental results also reveal a considerable improvement of 25.19% in the average value of error rate besides reduction in BDD sizes compared to the manual s-setting approach.

关键词： Approximate BDD optimization prioritized evolutionary algorithm adaptive algorithm

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