進(jìn)化算法（Evolution Algorithm,EA）具有智能性、自適應(yīng)性和全局搜索能力,能將實(shí)際問題編碼后進(jìn)行運(yùn)算;PLD（ProgrammableLogic Device,PLD）具有可重構(gòu)性,可以通過程序控制重新配置內(nèi)部電路的功能與結(jié)構(gòu)�；贓A和PLD的這些特點(diǎn),科學(xué)家們提出了進(jìn)化硬件（Evolvable Hardware,EHW）這一概念,并很快成為一個(gè)熱門的研究領(lǐng)域,這為研究自適應(yīng)機(jī)器提供了新的方法。傳統(tǒng)的EHW設(shè)計(jì)法通常采用遺傳算法（Genetic Algorithm,GA）,由于GA在對(duì)復(fù)雜電路進(jìn)行編碼和解碼時(shí)很復(fù)雜繁瑣,可讀性較差,并且容易產(chǎn)生早熟,甚至發(fā)生運(yùn)行中斷。本文研究了一種新的進(jìn)化算法——基因表達(dá)式編程（Gene Expression Programming,GEP）,將它應(yīng)用于進(jìn)化硬件設(shè)計(jì)中,研究了基于GEP的函數(shù)建模方法,國內(nèi)外對(duì)基于GA的進(jìn)化硬件進(jìn)行了大量研究,基于這些研究成果最后研究了基于GA的可逆邏輯電路設(shè)計(jì)方法。本文首先研究了進(jìn)化硬件的研究歷史和國內(nèi)外研究狀況,目前存在的主要問題。第二章研究了最常用的進(jìn)化算法GA和進(jìn)化硬件:主要研究了GA的二進(jìn)制... 

【文章來源】：東華大學(xué)上海市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 引言
    1.1 概述
    1.2 國內(nèi)外研究狀況
    1.3 本文內(nèi)容安排
第二章 進(jìn)化算法及進(jìn)化硬件
    2.1 遺傳算法
        2.1.1 遺傳算法的基本原理
        2.1.2 編碼
        2.1.3 適應(yīng)度評(píng)估
    2.2 進(jìn)化硬件
        2.2.1 進(jìn)化硬件的基本原理
        2.2.2 進(jìn)化硬件的設(shè)計(jì)流程
    2.3 基于遺傳算法的進(jìn)化硬件設(shè)計(jì)
        2.3.1 編碼方法
            2.3.1.1 二進(jìn)制編碼
            2.3.1.2 矩陣編碼
        2.3.2 電路個(gè)體的評(píng)估方法
    2.4 進(jìn)化電路設(shè)計(jì)與傳統(tǒng)電路設(shè)計(jì)的主要區(qū)別
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基因表達(dá)式編程及其在進(jìn)化硬件中的應(yīng)用
    3.1 GEP算法的基本原理
        3.1.1 GEP算法的基因和染色體構(gòu)成
        3.1.2 GEP算法的適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)
    3.2 一種改進(jìn)的GEP算法
    3.3 GEP算法與GA的比較
    3.4 GEP算法在函數(shù)建模中的應(yīng)用
        3.4.1 函數(shù)建模概述
        3.4.2 編碼方法
        3.4.3 適應(yīng)度函數(shù)
    3.5 基于GEP算法的進(jìn)化硬件設(shè)計(jì)
        3.5.1 電路的編碼方法
        3.5.2 適應(yīng)度評(píng)估
        3.5.3 進(jìn)化操作
            3.5.3.1 交叉操作
            3.5.3.2 變異操作
            3.5.3.3 插串和選擇操作
    3.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.6.1 基于GEP算法的函數(shù)建模實(shí)驗(yàn)
        3.6.2 用GEP算法進(jìn)化設(shè)計(jì)半加器
    3.7 本章小結(jié)
第四章 基于遺傳算法的可逆邏輯電路設(shè)計(jì)
    4.1 量子信息
    4.2 量子邏輯門
    4.3 可逆邏輯電路綜合方法
        4.3.1 基于PPRM表達(dá)式變換的電路綜合法
        4.3.2 利用模板對(duì)電路優(yōu)化
    4.4 基于遺傳算法的可逆邏輯電路綜合方法
        4.4.1 對(duì)邏輯門和電路的編碼
        4.4.2 適應(yīng)度評(píng)估
        4.4.3 選擇、交叉與變異
    4.5 本章小結(jié)
第五章 結(jié)束語
    5.1 本文主要的研究工作
    5.2 進(jìn)一步研究工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號(hào)：3154677