基于演化硬件演化电路自动化设计的研究和的应用

基于演化硬件演化电路自动化设计的研究和的应用

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时间:2019-01-30

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1、摘要演化硬件指能通过与环境的相互作用自动、动态地改变其结构和行为的硬件,采用演化算法和可编程器件相结合,实现硬件电路的功能自我重配置。它提供了一种全新的复杂电子电路和自适应硬件的设计方法。演化硬件技术在很多领域都已获得成功应用,可以预言,可演化特征将是2020年以后硬件基础设施的基本特征之一。演化硬件的基础是演化计算和可编程专用集成电路。演化计算借助于生物演化的规律进行算法设计和问题求解,是当前智能计算的主要研究领域之一。演化计算运用于电路设计即演化硬件技术,将发展一类智能化、自动化电子设计新方法和技术,研究表明运用该方法和技术常常会设计出一些新颖的电路。本论文在理论研究和应用研究

2、的主要内容和创新点归纳如下:1、对演化硬件的硬件基础和算法基础作了详细的分析和研究。在详细介绍电子设计自动化的基础上,系统地研究了演化硬件的原理、实现和应用。通过分析基因表达式程序设计的算法思想和实现方式,将基因表达式程序设计方法运用到数字电路的自动设计当中来,作为演化硬件的演化设计算法。2、对演化算子进行了改进,在原有编码方式的基础上,创新性的使用多目标的方法对个体进行评估,并且创新性的在个体评估过程中对个体编码的逻辑功能进行分析,根据编码片断在个体中贡献度不同对其进行区别对待。3、对遗传操作改进,针对电路个体的特点,对于个体的遗传操作进行了改进,不再采用简单的交叉和变异方法,而

3、是根据编码片断的优劣程度对其进行不同概率的变异操作。4、在算法中引入多目标优化算法的思想,使用Pareto方法对个体进行比较,并且对当前种群求解其Pareto前沿,从而在保证种群收敛的情况下确保种群的多样性。5、演化电路设计实验,分别对加法器、奇偶校验器等进行了演化设计,得到非常理想的实验数据和结果。通过这些实验表明该算法的有效性和较广泛通用性。关键字:基因表达式编程;演化硬件;数字电路IIAbstractEvolvablehardware(EHW)studiedinthisthesisreferstohardwarethatcanbechangeditsarchitecturea

4、ndbehaviordynamicallyandautonomouslybyinteractingwithitsenvironment.Itcombinestheevolutionalgorithmandprogrammablelogicdevicetocarryouttheself-reconstructfunction.EHWpromisestoprovideanentirelynewapproachtocomplexelectroniccircuitdesignandnewadaptivehardware.EHWhasbeendemonstratedtobeabletoper

5、formawiderangeoftasksfrompatternrecognitiontoadaptivecontrol.Perhapstheevolutionaryabilitywillbethebasecharacteristicof2020'shardwareinfrastructures.TheEHWisbasedontheevolutionalgorithmandtheprogrammablelogicdevice.Theevolutionalgorithmrecurstotheregularofbiologicevolutiontodesignthealgorithma

6、ndsolvethequestion.Itisamaindomainofthecurrentintellectivecomputation.Thefieldofevolvablehardwaredrawsinspirationfromstudystylealgorithmofbiologicevolutionary,sotheadvancementofcircuitsdesignbyevolutionarycomputingliesinautoimmunizationandinnovation.Thecontributionsandthemaincontentsonthethesi

7、sareconcludedbelow:1.Tostudyandanalyzethehardwareandalgorithm.Itdescribestheelectricautomaticdesigninginthedetailandstudytheprinciple,realizationandapplicationoftheEHW.WeapplytheGEPtotheauto-designastheevolutionalgorithm.2.Toimprovethee

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