演化硬件技术在嵌入式计算机系统中的应用

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 【摘要】演化硬件是一个新兴的探讨领域,在嵌入式系统中有很多应用,实验证明:应用演化硬件技术中的遗传算法能很好解决嵌入式系统中的软硬件划分问题,而且还可以进行自适应、自修复,开拓了硬件设计自动化的新途径。

     【关键词】演化硬件,嵌入式系统,遗传算法,软硬件划分

     演化硬件技术演化硬件,实际上是一种特殊硬件,它可以像生物一样具有自适应、自组织、自修复特性,从而可以根据使用环境的变化而改变自身结构以适应其生存环境。简单地说,演化硬件就是遗传算法和可编程器件(主要是指FPGA)的有机结合遗传算 法遗传算法(Genetic Algorithm),是H olland于70年代初创建的一种概率搜索算法,因其基本思想来源于达尔文的遗传进化论--适者生存,遗传算法也因此得名。由于它不受搜索空间限制性假设条件的约束,不必要求诸如连续性、可微性和单峰性等假设,以及其固有的并行性,因此作为一种稳健、高效的优化算法已被广泛应用于各个领域。遗传算法步骤首先选择编码方式和编码。遗传算法在求解前,首先要选择合适的编码方式,将待求解问题的所有参量编码成一个定长的字符串,目前使用较多的是二进制编码。产生初始群体。由计算机随机地产生N个初始字符串,每个字符串称为一个个体,这N个个体就构成了一个群体。遗传算法就是以这N个字符串作为初始点开始进行迭代运算。计算适应度函数值。用于检测个体优劣的性能度量称为适应度函数值。适应度函数反映了个体对环境适应能力的强弱,根据对它的计算值,可以很好的控制个体生存的机会,体现适者生存的自然法则。

     复制。一个种群由N个个体组成,这其中哪些个体保留用以繁殖后代,哪些被淘汰,是根据它们的适应度函数值来决定的。个体的适应度越大,说明它的适应能力越强,即有更多机会被保留下来用以复制后代。交换。依据复制的原则被选中,用于繁殖的两个个体,随机选择位置i,交换两个字符串位置i左边(或右边)的部分,产生两个新个体,这两个新个体分别组合了其父辈个体的特性。交换目的在于产生新的基因组合,形成新的个体。变异。首先在群体中随机的选择一个个体,对于选中的个体以一定的概率随机的改变字符串中某位上的字符的值。通过变异,增加了群体的多样性,防止群体过早的向局部最优解收敛。2嵌入式计算机系统的软硬件划分传统的系统设计方法是根据系统设计师的设计经验和一些辅助工具对系统进行软硬件划分,然后分别设计软硬件,待硬件实现后与软件集成起来进行验证。

 


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