导读:本文包含了演化硬件论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算法,硬件,猴王,重构,电路,组合,量子。
演化硬件论文文献综述
王洁,康俊杰,侯刚[1]（2018）在《基于Zynq的演化硬件电路设计与实现》一文中研究指出针对复杂度日益递增的电子系统,以人工设计电路的方式无法满足大规模复杂电路设计,提出基于Zynq的演化硬件电路设计方案。该设计通过在Zynq的PS部分利用自适应遗传算法对电路染色体进行快速演化迭代,在PL部分实现虚拟可重构电路加速染色体适应度评估,通过软硬件协同合作,快速收敛得到所需目标电路的配置信息。实验结果表明该设计方案能够高效快速得到满足设计要求的目标电路,对电子电路设计具有一定实用价值。(本文来源于《实验室科学》期刊2018年04期）
陆振林,赵元富,兰利东,焦烨,李楠[2]（2016）在《星载演化硬件电路的二阶段寻优演化算法研究与实现》一文中研究指出针对星载电子系统硬件演化电路的应用需求,提出一种求解可重构资源替换问题的两阶段寻优演化算法.该算法将遗传算法与局部最优的启发式算法相结合,在任务运行时出现故障节点时,利用局部最优算法找到与工作节点距离最近的节点集合作为备选节点,并利用有约束条件的遗传方法,在集合中选择全局路径长度最短的最优节点来替换故障节点,该算法兼顾了局部通信和全局遍历的应用需求,又提高了求解效率.在搭建的测试环境中,对所提出的算法进行了验证,仿真结果表明两阶段寻优演化算法可以高效地寻找到最优替换节点.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2016年10期）
张晓芳,李智,牛军浩[3]（2016）在《基于演化硬件的多目标进化算法的研究》一文中研究指出传统遗传算法在演化数字逻辑电路时表现为演化速度缓慢且极易陷入局部最优解,而且易出现早熟收敛现象.针对上述问题,给出一种基于遗传算法的多目标进化算法,即强度Pareto进化算法2(SPEA2)用于数字逻辑电路的进化设计.演化平台以虚拟可重构电路为电路基础,FPGA为实现载体,利用Microblaze软核实现该算法对目标电路的演化操作.通过两位乘法器电路证明了所给出算法的全局搜索能力,且能够有效地减少搜索到全局最优解的迭代次数,并在一定程度上优化演化电路的规模,提高设计效率.(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2016年09期）
张新丹[4]（2016）在《基于演化硬件的电路容错仿真实验设计与实现》一文中研究指出演化硬件是现代电子系统中不可或缺的重要组成部分,随着电路应用范围的不断增加,电路的工作环境呈现出多样化和复杂化,电路出现故障的可能性也随之增大。为了使演化硬件在一些极端的环境中可以稳定工作,对其进行容错设计是很重要的。电路容错是指:当电路某些部分发生故障时,整个电路依然能够在其性能指标允许范围内工作。本文针对电路中最常出现的叁种故障,设计出一种叁模冗余电路对这叁种故障具有良好的容错性能。本文采用一种改进的演化电路编码方法,将网表编码和线性编码相结合设计了共享编码方法。在共享编码方法中,前一个元件与后一个元件共用同一个节点,根据定义规则进行映射。共享编码方法能够有效地避免网表编码中容易产生的悬浮个体非法电路,能够表示比线性编码方法更丰富的电路结构,对于演化大规模电路更为有利。最后通过试验证明,这一编码方法能够实现模拟电路的演化设计。通过对负相关演化方法进行分析,采用交叉变异进行局部竞争机制设计,设计了一种双种群负相关演化算法。通过实验得到一组负相关电路,并将这一组电路和单一电路进行单一元件短路故障仿真测试,实验证明异构冗余电路具有更好的容错性能。本文采用一种新的异构叁模冗余电路,针对模拟电路最常出现的叁种故障,参数漂移、单一元件短路、单一元件断路,进行电路容错实验。对叁模冗余电路在这叁种故障情况下的幅频特征曲线进行仿真,并通过电路的平均适应度和平均故障率,与其他电路进行对比分析,观察叁模冗余电路的容错能力,结果表明叁模冗余电路对电路常见故障具有良好的容错性能。(本文来源于《河北科技大学》期刊2016-05-01）
柳继委[5]（2016）在《基于演化硬件的实时容错机制研究》一文中研究指出随着电子信息技术发展,电子系统不断朝着智能化,微型化的方向发展,设计新颖、可靠的电子系统是当前急需解决的问题。演化硬件作为一种新兴的技术,结合了演化算法的进化能力和可编程器件的动态可重构特性,具有自组织,自适应和自修复的特性,能够很好地弥补传统EDA设计的不足,因此受到电子系统设计者的青睐。本文主要研究了基于演化硬件的实时容错系统,并从电路编码方法和实时容错机制两个方面展开研究。利用演化硬件设计电路,首选需要选择合适的编码方案。高效的编码方案不仅能够提高演化成功率,还能够减少演化耗时。在传统CGP编码的基础上提出了一种动态自适应编码方案,从输出节点选择和适应度评估两个方面进行改进。采用动态随机采样模型选择输出节点,采样概率根据迭代次数和种群整体适应度分布情况动态调整。建立快速适应度评估模型,用父代个体适应度值评估子代个体。实验证明该方法能够减少适应度评估时间,加快算法收敛速度。容错系统本质上是一种实时系统,常见的容错技术很难满足系统容错性和实时性两个方面的要求。为了兼顾系统的实时性和容错性,本文研究了基于演化硬件的实时容错机制,并利用这些机制设计了一套实时容错系统。为了加快故障修复时间,将故障分为已知故障和未知故障。对于已知故障,通过建立静态配置库进行修复;对于未知故障,采用基于相似性的演化算法进行修复。当配置库溢出时,采用演化和补偿相结合的方式重构系统,从而提高系统的重构成功率,保证系统的可靠性。(本文来源于《大连理工大学》期刊2016-03-20）
冉欢欢,潘旭东,田俊林[6]（2015）在《基于猴王遗传算法的演化硬件》一文中研究指出演化硬件作为新的硬件载体,具有自组织、自适应、自修复的能力。本文设计了一种由查找表(LUT)和D触发器构成的基本演化硬件单元,能够满足组合逻辑电路和时序逻辑电路的设计要求。同时设计了兼容组合逻辑电路和时序逻辑电路的适应度评估函数。利用该模型对基于遗传算法的演化硬件和基于猴王遗传算法的演化硬件参数进行了优化设计。分析表明遗传算法的变异概率vP取值应在0~0.01之间,交叉概率对算法的性能影响可以忽略;猴王遗传算法的保留概率R取值应在0~0.85之间,变异概率vP应在0~0.01之间。对比分析了遗传算法和猴王遗传算法的性能:基于猴王遗传算法演化硬件的运算量只有基于遗传算法演化硬件的1/4,且能得到更接近目标电路的电路结构。(本文来源于《太赫兹科学与电子信息学报》期刊2015年03期）
冉欢欢,潘旭东,田俊林[7]（2015）在《基于种群杂交猴王遗传算法的演化硬件研究》一文中研究指出演化硬件作为新的硬件载体,具有自组织、自适应、自修复的能力,是人工智能在高能激光控制方面的一个重要应用。遗传算法是影响硬件演化速度的一个重要因素。针对目前传统遗传算法进化时间长、运算量大的问题,提出了一种改进的猴王遗传算法——种群杂交猴王遗传算法。受自然界生物种群杂交优势的启发,种群杂交猴王遗传算法将参与进化的基因序列划分为Nd个独立进化的子种群。每个子种群独立按照猴王遗传算法进化Td代形成原始种群的Nd个亚种群后,交换亚种群的猴王基因重复猴王遗传操作,在亚种群中产生具有杂交优势的后代。分析表明:与猴王遗传算法相比,种群杂交猴王遗传算法可以将每一代基因排序的运算量减小到1/Nd,并且更加利于并行实现。基于MATLAB和Modelsim的仿真分析表明:种群杂交猴王遗传算法具有更快的收敛速度和更优的进化结果。(本文来源于《强激光与粒子束》期刊2015年06期）
陈芹芹,姚睿[8]（2014）在《适用于演化硬件的遗传算法》一文中研究指出为提高演化硬件在演化过程中的收敛速度,实现复杂的演化硬件,研究以Xilinx公司的Virtex-5Pro系列开发板作为硬件平台的基于SOPC的自演化系统。分析简单遗传算法与量子遗传算法对种群的适应度以及收敛速度的影响;实验中通过全加器电路和2位乘法器电路实现了自演化系统的验证。结合实例,对2种算法分别进行仿真,仿真结果表明,相对于标准遗传算法而言,量子遗传算法效率更高、更适应于进化复杂的大规模电路。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2014年09期）
张开锋[9]（2014）在《数字演化硬件与容错技术研究》一文中研究指出随着信息技术的飞速进步及其应用范围的不断拓展,对任务和环境的自适应、复杂功能集成、多场景应用集成,已成为现代电子系统的重要发展趋势。将演化思想引入电子系统的设计和工作过程中,为构建具有自适应、自修复能力的电子系统开辟了一个全新的研究领域——演化硬件。本文以数字演化硬件为主要研究对象,探索构建数字演化平台和演化容错系统的基本方法,围绕硬件演化中的演化算法、演化容错技术、数字演化平台设计技术和演化容错系统构建方法四项关键技术展开研究。演化算法是实现演化硬件的核心技术之一,同时也是组合优化和全局搜索的主要工具。首先,以内部数字演化硬件为目标,对适应度评估方法和演化算法展开研究,研究了可重构单元阵列及电路表达方法,并分别在细粒度和粗粒度上研究了可重构功能单元阵列的映射方法。然后,根据内部硬件演化的需求,提出了一种基于精英保留策略的自适应变异概率紧凑遗传算法。该算法在基本紧凑遗传算法的基础上,通过精英保留策略,防止最优解在迭代过程中被破坏,提高了算法的收敛速度;引入自适应变异算子,改善算法的局部搜索能力,维持种群的多样性,防止出现早熟收敛现象,进一步提高了算法的性能。另外,在算法硬件实现方面,提出了一种可配置、可参数化的硬件实现结构。在线演化修复是演化硬件的重要应用领域。在分析了单粒子效应和永久性老化故障模式的基础上,针对现有演化修复方法收敛速度较慢的缺点,提出了一种基于相关度排序故障定位的演化修复方法,减小了演化搜索空间,有效地提高了演化修复速度。另外,该方法的测试配置可在设计阶段生成,且其故障定位性能与电路的具体实现方式无关,具有较好的通用性。演化平台是内部演化硬件的基础。针对传统动态部分重构系统中修改LUT依赖于专用工具和比特流信息格式的不足,本文采用一种基于LUT操作的动态映射方法进行门级演化,解除了对底层比特流信息的依赖,并且有效提高了动态部分重构的速度。针对大规模的演化应用,提出了一种基于比特流重定位的函数级演化方法。通过比特流重定位技术,可以有效减少可重构单元所需的配置数量。此外,还引入了比特流压缩技术,在减小了系统存储开销的同时,提高了重构速度。针对嵌入式内部演化需要,为了兼顾重构粒度和配置速度的需求,设计了基于LUT级和函数级动态重构的嵌入式演化平台,并通过演化实验验证了演化平台的性能。针对传统冗余容错方法存在的资源消耗巨大的不足,提出了动态冗余的容错方法,并将动态冗余和演化修复相结合以实现多层修复机制。在本文研究成果的基础上设计了一种基于动态冗余的演化修复系统,通过动态部分重构,使得系统可以工作在单模、双模或叁模状态,实现了逻辑资源开销与系统可靠性之间的平衡。另外,为了验证演化修复技术的容错能力,提出了一种基于动态部分重构的故障注入方法。演化修复实验和容错性能评估结果表明,系统具有可靠性高、实时性强的特点。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2014-09-01）
林健,陈寿元[10]（2014）在《基于演化硬件的海鲜物流保鲜系统设计》一文中研究指出针对海鲜运输中的人工保鲜的问题,利用无线的基于演化硬件(evolvable hardware,EHW)传感器技术和GPRS技术设计了一个海鲜运输途中的智能保鲜系统,该系统可以通过传感器模块实时的采集海鲜的温湿度信息,并通过GPRS网络进行数据信息的上传,在远程控制中心接收到的数据信息进行有效的信息分析处理,再控制模式库中进行模式匹配操作,然后对运输中的相应活海鲜做出有效的保鲜措施。该系统采用基于演化硬件技术改进的AM2301温湿度传感器模块作为信息采集模块,利用CC2530作为无线发射模块,整个系统实时性高,能够科学有效地解决海鲜在运输中的保鲜问题。(本文来源于《电子设计工程》期刊2014年13期）
演化硬件论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对星载电子系统硬件演化电路的应用需求,提出一种求解可重构资源替换问题的两阶段寻优演化算法.该算法将遗传算法与局部最优的启发式算法相结合,在任务运行时出现故障节点时,利用局部最优算法找到与工作节点距离最近的节点集合作为备选节点,并利用有约束条件的遗传方法,在集合中选择全局路径长度最短的最优节点来替换故障节点,该算法兼顾了局部通信和全局遍历的应用需求,又提高了求解效率.在搭建的测试环境中,对所提出的算法进行了验证,仿真结果表明两阶段寻优演化算法可以高效地寻找到最优替换节点.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
演化硬件论文参考文献
[1].王洁,康俊杰,侯刚.基于Zynq的演化硬件电路设计与实现[J].实验室科学.2018
[2].陆振林,赵元富,兰利东,焦烨,李楠.星载演化硬件电路的二阶段寻优演化算法研究与实现[J].小型微型计算机系统.2016
[3].张晓芳,李智,牛军浩.基于演化硬件的多目标进化算法的研究[J].微电子学与计算机.2016
[4].张新丹.基于演化硬件的电路容错仿真实验设计与实现[D].河北科技大学.2016
[5].柳继委.基于演化硬件的实时容错机制研究[D].大连理工大学.2016
[6].冉欢欢,潘旭东,田俊林.基于猴王遗传算法的演化硬件[J].太赫兹科学与电子信息学报.2015
[7].冉欢欢,潘旭东,田俊林.基于种群杂交猴王遗传算法的演化硬件研究[J].强激光与粒子束.2015
[8].陈芹芹,姚睿.适用于演化硬件的遗传算法[J].计算机工程与设计.2014
[9].张开锋.数字演化硬件与容错技术研究[D].国防科学技术大学.2014
[10].林健,陈寿元.基于演化硬件的海鲜物流保鲜系统设计[J].电子设计工程.2014
论文知识图
