一种基于FPGA的改进遗传算法硬件设计研究

摘要

遗传算法(GA)作为一门新兴学科,从二十世纪八十代开始迅速发展。遗传算法存在自然并行性,而并行遗传算法作为GA的一个重要分支,也得到越来越多专家们的重视。本论文针对传统并行遗传算法容易早熟并且收敛速度慢的问题,提出一种改进的并行遗传算法。并将这种算法应用到FPGA中,从硬件实现的角度提高算法的收敛速度。
　　本论文的主要工作和创新点有以下几个方面:
　　(1)将遗传算法天然的并行性与FPGA(FieldProgrammableGateArray)本质上的并行特性结合起来,提出了一种基于FPGA的改进的并行遗传算法。该算法由几个独立的子群体组成,各个子群体并行的、独立的运行改进的并行遗传算法,当进化到满足迁移条件时,通过迁移算子的引用,在子群体之间进行最优个体的迁移,促进群体的共同进化,并抑制群体早熟。
　　(2)采用FPGA进行硬件实现的特点,本论文选取二进制编码的方法作为设计遗传算法的关键步骤,选取比例选择算子来避免基因缺失,提高全局收敛性和计算效率,同时采用双点交叉的交叉算子进行部分基因的变换,从而产生新的个体,最后使用变异算子来调整个体编码串中的部分基因值,从局部的角度出发使个体更加逼近最优解,从而提高了遗传算法的局部搜索能力。
　　(3)依据硬件模块化的思想,建立一个可靠、有效的模块化的改进遗传算法的设计流程,包括整个硬件体系结构、子种群内部的模块划分和流水线操作等步骤。
　　(4)详细介绍各个功能模块的工作过程,利用硬件描述语言编写各个模块的源代码。并在Xilinx公司ISE10.1的集成环境下完成功能仿真、综合、布局布线、时序仿真、下载等一系列步骤,最终验证设计的正确性。
　　(5)按照本论文提出的模块化设计思路完成了一个基于FPGA的改进的并行遗传算法的模块化设计与实现,利用具体的测试函数检验算法性能。实验表明,利用硬件来实现改进的并行遗传算法,不仅结构简单,而且大大提高了算法的运算速度,为算法在实时、高速场合的应用打下基础。

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第一章 引 言

1.1 遗传算法的发展历程

1.2课题的研究背景及意义

1.3 课题研究内容和方法

1.4 本论文的结构安排

第二章 遗传算法概论

2.1 遗传算法基本概念

2.2 遗传算法的要素

2.3 参数控制

2.4 遗传算法的步骤

2.5并行遗传算法

2.6 本章小结

第三 章 硬件演化平台

3.1 硬件演化技术

3.2 电子电路自动设计方法

3.3 本章小结

第四章 系统硬件模块化设计

4.1改进的并行遗传算法

4.2 硬件体系结构

4.3 子种群内部的并行化和流水线设计

4.4 子种群内部基于FPGA的遗传算法模块设计分析

4.5 本章小结

第五章 系统验证及结果分析

5.1 验证平台的搭建

5.2 各个功能模块验证

5.3 系统级验证

5.4 结果

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 论文研究工作总结

6.2 课题研究工作展望

参考文献

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