[發明專利]一種真隨機數發生器自動優化方法有效
| 申請號： | 201611049403.0 | 申請日： | 2016-11-25 |
| 公開（公告）號： | CN108108152B | 公開（公告）日： | 2023-08-18 |
| 發明（設計）人： | 蘇琳琳;陳岡;康博;岳超 | 申請（專利權）人： | 紫光同芯微電子有限公司 |
| 主分類號： | G06F7/58 | 分類號： | G06F7/58;G06N3/006;G06N3/123 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 100083 北京市海淀區五*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 隨機數 發生器 自動 優化 方法 | ||
1.一種真隨機數發生器自動優化方法，其特征在于，所述自動優化方法的具體步驟如下：
第一步：種群初始化，內容包括：(1)總群的個數；(2)種群中染色體的最大最小值；(3)基因值的最大最小值；(4)迭代次數最大值；(5)交叉率與變異率；(6)隨機數初始總群中的初代個體；
第二步：進行一代遺傳，因此迭代次數加1；
第三步：計算本代中，個體的適應函數，其兩個優化目標包括隨機性和功耗；其中，利用熵函數
H＝-Probue·log2(Probue)-(1-Probue)·log2(1-Probue)
來表示隨機性函數，其中，Probue為隨機數振蕩器輸出為1的概率；根據工藝庫中的器件，計算得到功耗函數；
第四步：根據適應函數的值，利用輪盤賭算法進行選擇；
第五步：利用選擇出的個體進行交叉；
第六步：利用選擇和交叉后的個體進行染色體數量基因數值的變異；
第七步：利用第六步變異后的個體進行染色體數量的變異；
第八步：判斷是否已經有10輪次最優值沒有變化；如果最優值10輪未變，則算法結束；否則的話，則進行第八步；
第九步：判斷該輪次是否大于等于最大迭代次數，如果是，則算法結束；如果不是則本代遺傳算法結束，返回第二步。
2.如權利要求1所述的真隨機數發生器自動優化方法，其特征在于，所述種群定義為：
假設種群數量為m，每個個體有n個染色體，每個染色體有一個基因，數值為q，則總群中每個個體表示為：Xm＝[q1，q2，q3……qn]。
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