基于自适应遗传算法的模拟电路自动设计方法

针对电路进化设计的速度和规模瓶颈,提出并讨论一种新的自适应遗传算法,其特点包括:支持结构自动生成和元件参数标准化的编解码方案,兼顾功能设计和结构化简要求的多目标适应度评估,考虑基因位影响力并跟踪进化进程的遗传参数调整策略等.实验证明,该方法可自动生成电路结构、优化元件参数和化简电路,并显著地减小运算量和提高优化程度.     

基于猴王遗传算法的演化硬件

演化硬件作为新的硬件载体,具有自组织、自适应、自修复的能力。本文设计了一种由查找表(LUT)和D触发器构成的基本演化硬件单元,能够满足组合逻辑电路和时序逻辑电路的设计要求。同时设计了兼容组合逻辑电路和时序逻辑电路的适应度评估函数。利用该模型对基于遗传算法的演化硬件和基于猴王遗传算法的演化硬件参数进行了优化设计。分析表明遗传算法的变异概率 取值应在0~0.01之间,交叉概率对算法的性能影响可以忽略;猴王遗传算法的保留概率 取值应在0~0.85之间,变异概率 应在0~0.01之间。对比分析了遗传算法和猴王遗传算法的性能：基于猴王遗传算法演化硬件的运算量只有基于遗传算法演化硬件的1/4,且能得到更接近目标电路的电路结构。     

数字系统设计研究中的进化硬件电路及应用前景

以美国Genobyte公司的CBM为例，介绍了目前数字系统设计研究的热点，即进化硬件电路的应用研究价值、理论基础及实现的载体，并讨论了进化硬件电路有待发展的技术条件。     

基于进化的电路自动设计方法

电路进化设计是可进化硬件(Evolvable:HardWare，简称EHW）研究的重要内容，即利用进化计算技术配置电路的内部结构以获得所需的电路功能。该方法的优点包括：可获得常规设计方法考虑范围以外的最佳设计；不依赖于先验知识，但仍可利用巳有的知识和经济来提高设计的频率；自动化程度高，便于实施：因此有希望替代常规设计方法，实现复杂和大规模电路的自动设计。本文简述EHW的基本概念，介绍电路进化设计的基本原理、关键技术和主要进展，讨论重要的开放问题及未来的研究方向。     

整数级进化型硬件¹

本文提出一种以可编程整数处理单元为进化单位的FPGA结构模型，给出了函数级硬件进化的概念，并介绍了相应的遗传算法。     

基于遗传算法的模糊可靠性2冗余最优化分配模型及其实现

该文在经典系统可靠性冗余最优化的基础上,应用遗传算法对模糊目标和模糊约束分别为线性和非线性隶属函数的系统模糊冗余最优化问题作了研究,最后给出了一个应用实例。     

遗传算法作曲系统研究

对遗传算法作曲系统进行了一定的分析.通过讨论几种遗传算法作曲系统,给出了各种系统的不同特点及适用范围.     

基于均匀设计的多目标自适应遗传算法及应用

提出一种多目标遗传算法,将均匀设计技术应用于适应度函数合成和交叉算子构造,以提高遗传算法的空间搜索均匀性、子代质量和运算效率.分析和实验结果表明,该方法可缩短算法运行时间和得到分布较均匀的Pareto有效解集;配合基于元件标称值的网表级高效编码方案和考虑基因位差异的遗传概率调整策略,可实现模拟电路自动设计,通过单次运行即获得对应不同偏好的多种实用化设计结果.     

进化型硬件在有损图像压缩中的应用研究

提出了一种适用于图像压缩的进化型硬件的结构,通过仿真实验充分说明了其用于图像压缩的效果优于以往的方法。在压缩过程中以函数进化的方式,使该进化型硬件能够根据图像的特点来探索最优预测函数。由于进化单元和最优函数单元是并行工作的,而且遗传操作的大部分都由硬件完成,故压缩速度很高。仿真实验表明,当PSNR=24～30dB时,压缩比优于JPEG、Fraetal、Wavelet,最高可达201：1。     

嵌入式实时控制系统硬件可靠性研究

本文首先对研究嵌入式实时控制系统硬件可靠性的意义进行了介绍,然后对硬件可靠性的定义及提升硬件可靠性的作用进行了总结,重点从电路可靠性、PCB设计可靠性两个方面对电源线路、信号传输线路、元器件选择、时钟布线、延迟匹配等内容进行了研究,讨论分析了如何对上述几方面内容进行优化,以提升系统硬件的可靠性。     

一种基于遗传算法的拓扑匹配存储方法

在名址分离网络中,身份和位置的映射问题非常重要。在对其映射关系存储方法深入分析的基础上,针对逻辑拓扑和物理拓扑不一致的问题,结合遗传算法,将拓扑匹配问题看成一个旅行商问题(TSP问题),并利用遗传算法寻找此问题的满意解,然后用此满意解构建Chord环,并对Chord环的邻居表进行修改改进从而对Chord环的路由跳数进行了优化。分析和仿真结果表明,该方法实现简单,对原始Chord模型改动不大,在平均路由跳数、时延方面都有明显的优势。     

一种面向RDSM系统的基于遗传算法优化色散矩阵的方法

矩形差分空间调制（rectangular differential spatial modulation,RDSM）是一种多天线非相干调制技术,该技术频谱效率高,低功耗且无信道估计开销,特别适用于信道快速变化的车联网、物联网、6G蜂窝网络等未来通信系统。然而发射端的稀疏酉矩形空时色散矩阵（dispersion matrix,DM）的构造问题一直是个难点,而当前使用的随机搜索优化方法具有极高的计算复杂度,对此,提出了一种低复杂度遗传算法（genetic algorithm, GA）。根据秩与行列式标准最大化准则（rank and determinant criterion,RDC）的方法计算适应度值,可避免差分系统中所需的分类讨论。根据星座旋转对称性的特点,降低 GA 单次迭代的计算复杂度。仿真结果表明,优化得到的DMs（DM set）显著改善了RDSM系统误比特率（bit error rate,BER）性能,对比随机搜索,低复杂度遗传算法有效提高了RDSMS的DMs优化效率,优化DMs所需的计算复杂度约为随机搜索的0.1%。     

基于遗传算法的量子可逆逻辑电路综合方法研究

量子可逆逻辑电路综合主要是研究在给定的量子门和量子电路的约束条件及限制下,找到最小或较小的量子代价实现所需量子逻辑功能的电路。把量子逻辑门的功能用矩阵的数学模型表示,用遗传算法作全局搜索工具,将遗传算法应用于量子可逆逻辑电路综合,是一种全新的可逆逻辑电路综合方法,实现了合成、优化同步进行。四阶量子电路实验已取得了很好的效果,并进一步分析了此方法在高阶量子电路综合问题上的应用前景。     

基于改进遗传算法的量子可逆电路综合

针对可逆电路到量子电路的有效映射问题,提出了带禁忌表的大变异自适应遗传算法,用于量子可逆电路的综合.选取量子非门、控制非门、控制V门与控制V+门(NCV)构成量子门库,建立了量子电路计算模型.采用二进制串行编码方案,设计了适应度函数、进化算子及优化规则,实现了带禁忌表大变异自适应遗传算法的量子可逆电路综合,并用Revlib电路库进行了测试.结果表明该综合方法能同时得到多个功能解,且所生成电路的量子代价优于库中电路,验证了提出算法用于量子可逆电路综合的正确性和有效性.     

基于遗传算法的异构系统多副本容错调度算法

针对异构系统中基于多副本机制的容错调度方法忽略调度makespan、任务间依赖与系统链路失效及严格调度方式调度makespan较长问题,首先提出通用调度方式下同时考虑节点和链路失效的可靠性计算方法;然后给出该通用调度问题的0-1整数规划模型;接着提出可靠性意识多副本任务通用调度(RAMD_TGS, reliability-aware multi-duplication task general scheduling)算法,通过遗传算法种群进化来搜索副本映射节点和开始执行时间。实验表明该算法不仅满足可靠性要求,而且与严格调度方式相比能进一步减小调度makespan,该算法资源占用开销也是可接受的。     

基于遗传算法的温度控制系统设计

温度控制在现代自动化工业现场非常普遍：比如在;台金、化工、建材等各类现代工业中,均广泛使用反应炉、加热炉等设备,这类设备在工作过程中往往需要对其温度进行准确的测控。常规的温度控制算法往往是采用PID等基本过程的控制算法,但是PID往往难以达到很多场合对于控制速度、精度等方面的要求。尝试使用遗传算法来进行温度控制,并进行了Multisim仿真分析。仿真结果证明新的算法,其控制效果改进明显。     

基于遗传算法的声源三维定位方法

相位变换加权的可控响应功率（SRP-PHAT）算法是一种基于麦克风阵列的鲁棒声源定位方法,该算法在有混响和噪声的环境下仍有较高的定位精度.但该算法用网格法对整个声源空间进行搜索,逐点计算其目标函数,因而总的计算量非常大,不适用于实时定位系统.针对SRP-PHAT的特点,采用遗传算法进行搜索,使总的计算量大幅度降低.仿真结果表明在混响时间为300ms,信噪比为5dB的条件下,该算法仍可达到较高的定位精度.     

基于遗传算法的制冷系统动态矩阵控制

根据数据采用最小二乘法辨识得到制冷系统多变量传递函数模型,随后对制冷系统设计动态矩阵控制器,使系统蒸发温度和过热度在满足约束条件下达到控制要求;考虑到DMC控制器的控制时域、预测时域、控制量权重矩阵等参数直接影响系统的稳定性和输出跟踪效果,而一般试凑法选取参数不可避免地存在主观性和随机性,因此给出一种基于遗传算法的DMC参数寻优方法,并应用于制冷系统的控制问题中。最后的仿真试验表明了算法的有效性。     

基于遗传算法的非监督层次分类方法研究

快速准确地确定单个样本的所属类别以及总体样本类别数是解决非监督模式识别的前提,然而它们的确定通常是非常困难的.通过研究基于遗传算法的相似性度量最优分类算法以及最优分类数确定算法,提高非监督识别的准确性,并将所研究的算法应用到飞机识别当中.实验结果表明,本算法可以进行最优分类及分类数的确定.