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《并行化改进遗传算法的FPGA高速实现方法》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第10卷第1期信息与电子工程Vo1.10,No.12012年2月INFORMATIONANDELECTRONICENGINEERINGFeb.,2012文章编号:1672-2892(2012)01-0107-04并行化改进遗传算法的FPGA高速实现方法张妮娜,窦衡(电子科技大学电子工程学院,四川成都610054)摘要:为提高硬件运行速度和资源利用率,利用硬件并行化的思想改进传统算法的处理模式,将遗传算法传统实现方法的控制部分分解到各模块内部,按照流水线模式,应用现场可编程逻辑门阵列(FPGA)高速实现。综合后时钟频率达到137
2、.08MHz,演化1代需64个时钟周期,即0.467μs。实现结构节约硬件资源,效率高,使大规模遗传算法的高速硬件实现成为可能。关键词:遗传算法;硬件并行化;现场可编程逻辑门阵列;演化中图分类号:TN74文献标识码:AMethodologyofrealizingFPGAforimprovedparallelgeneticalgorithmZHANGNina,DOUHeng(SchoolofElectronicEngineering,UESTC,ChengduSichuan610054,China)Abstract:Toenha
3、ncetheoperationspeedandutilizetheresource,accordingtotheideaofhardwareparallelmethod,onetraditionalimplementationofgeneticalgorithmsisimprovedbyseparatingcontrollingpartintoothercomponentsandusingFieldProgrammableGateArray(FPGA)torealizecontrolinpipeliningmode.There
4、sultofsynthesisshowsitsfrequencycanreach137.08MHzforevolutionofagenerationneeding64cycles(namely0.467μs).Withoptimizedhardwareresourcesandhighefficiency,therealizedstructuredemonstratesthepossibilityoflarge-scaleandhigh-speedhardwarerealizationofgeneticalgorithms.Ke
5、ywords:geneticalgorithms;hardwareparallel;FieldProgrammableGateArray;evolution遗传算法能够模拟自然界优胜劣汰适者生存的进化过程,搜索出最优解,被广泛用于实现各种复杂的应用场[1-5]合,如图像处理、自适应控制、通信系统、人工神经网络等。一般情况下,遗传算法都需要大量的运算进而达到优化的过程。目前,人们大都采用软件实现遗传算法,这使遗传算法的实现受到计算机运行速度的影响,在实时性要求高的场合的应用受到限制,因此研究基于硬件实现的遗传算法十分必要。新一代
6、现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的出现,使遗传算法的硬件实现变为现实,且更加方便。本文采用Verilog硬件描述语言,设计了一种基于FPGA的遗传算法硬件系统,并分别采用Modelsim和QuartusII对设计进行了功能仿真和综合后时序仿真。仿真结果验证了设计的正确性,并且大大缩短了运算时间,较传统的遗传算法FPGA实现在效率上有所提升。populationinitialization1硬件实现概述现代的生物是经过一代一代的进化发展起来的,其基本特征大致adaptationcalculation可以包括生长、繁殖、新陈代谢、
7、遗传和变异。而遗传算法是对这种生物的遗传进化过程的模拟,为人工自适应系统的开发设计提供了明choose朗的前景。图1给出了遗传算法的计算流程,可以看出一个遗传算法分为群intersect体初始化、适应度评估和遗传操作(选择、交叉、变异)3部分,其中选择、交叉和变异是整个算法流程的主要部分。图1中的适应度计算、variation选择、交叉和变异操作的执行方式类似于流水线操作,且具有并行性,Fig.1Flowchartofanalyzinggeneticalgorithm图1遗传算法计算流程收稿日期:2011-02-25;修回日期
8、:2011-06-21基金项目:国家自然科学基金资助项目(61001032/F010501)108信息与电子工程第10卷使其非常适合于用硬件实现。一般的基于FPGA的遗传算法实现都设计了一个控制模块来协调整个算法实现RAM1RAM2的各个模块的运作,如图2所示。它控制整个设计
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