可逆逻辑进化设计方法研究与开发

发布时间：2021-04-22 23:49

　　进化算法（Evolution Algorithm,EA）具有智能性、自适应性和全局搜索能力,能将实际问题编码后进行运算;PLD（ProgrammableLogic Device,PLD）具有可重构性,可以通过程序控制重新配置内部电路的功能与结构。基于EA和PLD的这些特点,科学家们提出了进化硬件（Evolvable Hardware,EHW）这一概念,并很快成为一个热门的研究领域,这为研究自适应机器提供了新的方法。传统的EHW设计法通常采用遗传算法（Genetic Algorithm,GA）,由于GA在对复杂电路进行编码和解码时很复杂繁琐,可读性较差,并且容易产生早熟,甚至发生运行中断。本文研究了一种新的进化算法——基因表达式编程（Gene Expression Programming,GEP）,将它应用于进化硬件设计中,研究了基于GEP的函数建模方法,国内外对基于GA的进化硬件进行了大量研究,基于这些研究成果最后研究了基于GA的可逆逻辑电路设计方法。本文首先研究了进化硬件的研究历史和国内外研究状况,目前存在的主要问题。第二章研究了最常用的进化算法GA和进化硬件:主要研究了GA的二进制... 

【文章来源】：东华大学上海市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 引言
    1.1 概述
    1.2 国内外研究状况
    1.3 本文内容安排
第二章 进化算法及进化硬件
    2.1 遗传算法
        2.1.1 遗传算法的基本原理
        2.1.2 编码
        2.1.3 适应度评估
    2.2 进化硬件
        2.2.1 进化硬件的基本原理
        2.2.2 进化硬件的设计流程
    2.3 基于遗传算法的进化硬件设计
        2.3.1 编码方法
            2.3.1.1 二进制编码
            2.3.1.2 矩阵编码
        2.3.2 电路个体的评估方法
    2.4 进化电路设计与传统电路设计的主要区别
    2.5 本章小结
第三章 基因表达式编程及其在进化硬件中的应用
    3.1 GEP算法的基本原理
        3.1.1 GEP算法的基因和染色体构成
        3.1.2 GEP算法的适应度函数设计
    3.2 一种改进的GEP算法
    3.3 GEP算法与GA的比较
    3.4 GEP算法在函数建模中的应用
        3.4.1 函数建模概述
        3.4.2 编码方法
        3.4.3 适应度函数
    3.5 基于GEP算法的进化硬件设计
        3.5.1 电路的编码方法
        3.5.2 适应度评估
        3.5.3 进化操作
            3.5.3.1 交叉操作
            3.5.3.2 变异操作
            3.5.3.3 插串和选择操作
    3.6 实验结果与分析
        3.6.1 基于GEP算法的函数建模实验
        3.6.2 用GEP算法进化设计半加器
    3.7 本章小结
第四章 基于遗传算法的可逆逻辑电路设计
    4.1 量子信息
    4.2 量子逻辑门
    4.3 可逆逻辑电路综合方法
        4.3.1 基于PPRM表达式变换的电路综合法
        4.3.2 利用模板对电路优化
    4.4 基于遗传算法的可逆逻辑电路综合方法
        4.4.1 对逻辑门和电路的编码
        4.4.2 适应度评估
        4.4.3 选择、交叉与变异
    4.5 本章小结
第五章 结束语
    5.1 本文主要的研究工作
    5.2 进一步研究工作展望
参考文献
致谢



本文编号：3154677