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EDA/PLD中的基于生物学的电子电路设计
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2020-12-10
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摘要:介绍了可进化硬件的机理和相关技术,着重阐述了一种基于进化论中遗传算法的大规模电子电路设计方法,分析了如何通过可进化硬件的机理来实现复杂系统的高容错性设计。介绍了进化电子电路设计的设计架构及基本设计步骤实现进化电子电路设计的设计环境。展望了基于可进化硬件思想的电子电路设计的发展前景。 关键词:可进化硬件 遗传算法 电子电路设计 现场可编程门阵列在人类的科学研究中,有不少研究成果得益于大自然的启发,例如仿生学技术。随着计算机技术和电子技术的发展,许多的科学研究越来越与生物学紧密相联。在人工智能方面,已经实现了能用计算机和电子设备模仿人类生物体的看、听、和思维等能力;另一方面,受进化论
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EDA/PLD中的基于生物学的电子电路设计中的基于生物学的电子电路设计
摘要:介绍了可进化硬件的机理和相关技术,着重阐述了一种基于进化论中遗传算法的大规模电子电路设计方
法,分析了如何通过可进化硬件的机理来实现复杂系统的高容错性设计。介绍了进化电子电路设计的设计架构
及基本设计步骤实现进化电子电路设计的设计环境。展望了基于可进化硬件思想的电子电路设计的发展前景。
关键词:可进化硬件 遗传算法 电子电路设计 现场可编程门阵列在人类的科学研究中,有不少研究成果得益于大
自然的启发,例如仿生学技术。随着计算机技术和电子技术的发展,许多的科学研究越来越与生物学紧密相
联。在人工智能方面,已经实现了能用计算机和电子设备模仿人类生物体的看、听、和思维等能力;另一方
面,受进化论
摘要:摘要:介绍了可进化硬件的机理和相关技术,着重阐述了一种基于进化论中
遗传算法的大规模电子电路设计方法,分析了如何通过可进化硬件的机理来
实现复杂系统的高容错性设计。介绍了进化电子电路设计的设计架构及基本
设计步骤实现进化电子电路设计的设计环境。展望了基于可进化硬件思想
的电子电路设计的发展前景。
关键词:关键词:可进化硬件 遗传算法 电子电路设计 现场可编程门阵列
在人类的科学研究中,有不少研究成果得益于大自然的启发,例如仿生
学技术。随着计算机技术和电子技术的发展,许多的科学研究越来越与生物
学紧密相联。在人工智能方面,已经实现了能用计算机和电子设备模仿人类
生物体的看、听、和思维等能力;另一方面,受进化论的启发,科学家们提
出了基于生物学的电子电路设计技术,将进化理论的方法应用于电子电路的
设计中,使得新的电子电路能像生物一样具有对环境变化的适应、免疫、自
我进化及自我复制等特性,用来实现高适应、高可靠的电子系统。这类电子
电路常称为可进化硬件(EHW, Evolvable HardWare)。
本文主要介绍可进化硬件EHW的机理及其相关技术并根据这种机理对高可
靠性电子电路的设计进行讨论。
11 EHW的机理及相关技术EHW的机理及相关技术
计算机系统所要求解决的问题日趋复杂,与此同时,计算机系统本身的
结构也越来越复杂。而复杂性的提高就意味着可靠性的降低,实践经验表
明,要想使如此复杂的实时系统实现零出错率几乎是不可能的,因此人们寄
希望于系统的容错性能:即系统在出现错误的情况下的适应能力。对于如何
同时实现系统的复杂性和可靠性,大自然给了我们近乎完美的蓝本。人体是
迄今为止我们所知道的最复杂的生物系统,通过千万年基因进化,使得人体
可以在某些细胞发生病变的情况下,不断地进行自我诊断,并最终自愈。因
此借用这一机理,科学家们研究出可进化硬件(EHW,Evolvabl
e HardWare),理想的可进化硬件不但同样具有自我诊断能力,
能够通过自我重构消除错误,而且可以在设计要求或系统工作环境发生变化
的情况下,通过自我重构来使电路适应这种变化而继续正常工作。严格地
说,EHW具有两个方面的目的,一方面是把进化算法应用于电子电路的设
计中;另一方面是硬件具有通过动态地、自主地重构自己实现在线适应变化
的能力。前者强调的是进化算法在电子设计中可替代传统基于规范的设计方
法;后者强调的是硬件的可适应机理。当然二者的区别也是很模糊的。本文
主要讨论的是EHW在第一个方面的问题。
对EHW的研究主要采用了进化理论中的进化计算(Evolutiona
ry Computing)算法,特别是遗传算法(GA)为设计算法,在
数字电路中以现场可编程门阵列(FPGA)为媒介,在模拟电路设计中以
现场可编程模拟阵列(FPAA)为媒介来进行的。此外还有建立在晶体管
级的现场可编程晶体管阵列(FPTA),它为同时设计数字电路和和模拟
电路提供了一个可靠的平台。下面主要介绍一下遗传算法和现场可编程门阵
列的相关知识,并以数字电路为例介绍可进化硬件设计方法。
1.1 遗传算法
遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程的一种自适应全局
优化算法,它借鉴了物种进化的思想,将欲求解问题编码,把可行解表示成
字符串形式,称为染色体或个体。先通过初始化随机产生一群个体,称为种
群,它们都是假设解。然后把这些假设解置于问题的“环境”中,根据适应值
或某种竞争机制选择个体(适应值就是解的满意程度),使用各种遗传操作
算子(包括选择,变异,交叉等等)产生下一代(下一代可以完全替代原种
群,即非重叠种群;也可以部分替代原种群中一些较差的个体,即重叠种
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