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文檔簡介
1、遺傳算法是基于自然選擇的一種魯棒性很強的解決問題方法。遺傳算法已經(jīng)成功地應(yīng)用于許多難優(yōu)化問題,現(xiàn)已成為尋求滿意解的最佳工具之一。然而,較慢的運行速度也制約了其在一些實時性要求較高場合的應(yīng)用。利用硬件實現(xiàn)遺傳算法能夠充分發(fā)揮硬件的并行性和流水線的特點,從而在很大程度上提高算法的運行速度。 本文對遺傳算法進行了理論介紹和分析,結(jié)合硬件自身的特點,選用了適合硬件化的遺傳算子,設(shè)計了標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法硬件框架;為了進一步利用硬件自身的并行特性
2、,同時提高算法的綜合性能,本文還對現(xiàn)有的一些遺傳算法的并行模型進行了研究,討論了其各自的優(yōu)缺點及研究現(xiàn)狀,并在此基礎(chǔ)上提出一種適合硬件實現(xiàn)的粗粒度并行遺傳算法。 我們構(gòu)建的基于FPGA構(gòu)架的標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法硬件框架,包括初始化群體、適應(yīng)度計算、選擇、交叉、變異、群體存儲和控制等功能模塊。文中詳細分析了各模塊的功能和端口連接,并利用硬件描述語言編寫源代碼實現(xiàn)各模塊功能。經(jīng)過功能仿真、綜合、布局布線、時序仿真和下載等一系列步驟,實現(xiàn)在A
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