多粒子群优化算法的串行硬件结构实现

《多粒子群优化算法的串行硬件结构实现》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、硕士学位论文多粒子群优化算法的串行硬件结构实现作者姓名王培坤学科专业通信与信息系统指导教师陆以勤教授所在学院电子与信息学院论文提交日期2016年4月ASerialHardwareStructureofParticleSwarmOptimizationwithMulti-SwarmStrategyADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：WangPeikunSupervisor：Prof.LuYiqinSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China分类号：TN87

2、学校代号：10561学号：201320108708华南理工大学硕士学位论文多粒子群优化算法的串行硬件结构实现作者姓名：王培坤指导教师姓名、职称：陆以勤教授申请学位级别：工学硕士学科专业名称：通信与信息系统研究方向：现代通信理论与技术论文提交日期：2016年04月20日论文答辩日期：2016年06月08日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：委员：摘要粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，简称PSO）是一种强有力的最佳解搜索算法。在几种改进型的粒子群优化算法和多粒子群算法的帮助之下，其搜索能力被进一步提升。因此系

3、统可以高效地处理各种非线性的问题。然而，由于运算速度不够快，多粒子群优化算法的软件实现不能被应用于实时系统中。为了提高运算速度，有三种硬件结构方案可以被用于加速多粒子群优化算法，分别是软硬件协同设计、并行硬件结构和串行硬件结构。其中串行硬件结构可以在保证运算速度的同时减少对硬件资源的消耗。基于此，本文提出了一种多粒子群优化算法的串行硬件结构实现。采用串行硬件结构，相比较于软件实现，可以大幅度地提高粒子群优化算法的运算速度。同时，在串行硬件结构中，粒子群共享相同的硬件单元进行运算，因此系统的硬件成本被控制在可以接受的范围内。本文的多粒子群优化算法硬件结构由3个模块构成：运

4、算模块（CalculationUnit），数据存储模块（StorageUnit）和系统控制模块（ControlUnit）。运算模块用于计算粒子的运动速度、位置和适应度值。数据存储模块负责系统参数和运算结果的存储。系统控制模块用于更新最佳值，同时控制运算流程和协调系统各个模块。通过将流水线结构、截位处理、ROM存储等策略运用到系统中，系统运算时间被大幅度压缩，运行速度被大幅度提升；并且通过各个模块的相互配合，系统可以有条不紊地工作从而计算出正确的最优解。为了验证方案的可行性，本文完成了系统仿真和测试。测试结果表明，在软件平台性能高于硬件平台的情况下，本硬件系统的处理速度相

5、比较于软件快了14-15倍，同时所消耗的硬件资源也在一般应用场合可以接受的范围内。因此，本系统可以在兼顾稳定性和控制硬件成本的同时，大量压缩运算时间，从而提高多粒子群优化算法的运算速度。关键词：多粒子群优化算法；硬件实现；串行硬件结构IAbstractParticleSwarmOptimization(PSO)isapowerfuloptimizationalgorithm.SeveralimprovedPSOalgorithmsandMulti-SwarmPSOareproposedtofurtherincreasethesearchability.Therefore

6、,thesystemcandealwithdifferentkindsofproblemsefficiently.However,softwareimplementationofMulti-SwarmPSOisnotfastenoughtobeappliedintoreal-timeapplication.Tosolvetheaboveproblem,severalhardwarestructuresofPSOcanbeusedtoimprovethecalculationspeed,whichincludingthehardware/softwareco-design

7、structure,theparallelhardwarestructureandtheserialhardwarestructure.Theserialstrucuturecansimultaneouslyachieveahigherspeedandalowerhardwareoverheard.Basedontheaboveanalysis,aserialhardwarestructureofMulti-SwarmPSOisproposedinthisresearch.Theserialhardwarestructurecandras