基于遗传程序设计的数字电路设计自动化研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-12页 |
| ·绪论 | 第9页 |
| ·国内外关于数字电路演化的研究现状及趋势 | 第9-11页 |
| ·本文的研究目标与方法 | 第11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 电子设计自动化EDA | 第12-16页 |
| ·EDA设计方法介绍 | 第12-13页 |
| ·EDA技术研究范畴 | 第13页 |
| ·EDA技术的基本特征 | 第13-15页 |
| ·EDA的基本工具 | 第15页 |
| ·小结 | 第15-16页 |
| 第三章 演化硬件 | 第16-24页 |
| ·演化硬件基础 | 第16-20页 |
| ·演化算法 | 第17-18页 |
| ·大规模可编程逻辑器件 | 第18-20页 |
| ·演化硬件的实现 | 第20-21页 |
| ·演化硬件的实现步骤 | 第20页 |
| ·算法结构 | 第20页 |
| ·适应值评价 | 第20-21页 |
| ·演化硬件的应用 | 第21-23页 |
| ·低成本硬件的自动设计 | 第21页 |
| ·处理不明确问题 | 第21-22页 |
| ·自适应系统 | 第22页 |
| ·容错系统 | 第22页 |
| ·对设计域知之甚少时的创新 | 第22-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第四章 遗传程序设计 | 第24-40页 |
| ·GP的基本概念 | 第24-35页 |
| ·终止符和函数 | 第24-26页 |
| ·终止符集 | 第24-25页 |
| ·函数集 | 第25页 |
| ·函数和终止符的选取 | 第25页 |
| ·可执行的程序结构 | 第25-26页 |
| ·初始群体的生成 | 第26-27页 |
| ·初始个体生成原理 | 第26页 |
| ·初始个体生成的几种方法 | 第26-27页 |
| ·基本算子 | 第27-30页 |
| ·杂交操作 | 第27-28页 |
| ·变异操作 | 第28-30页 |
| ·复制操作 | 第30页 |
| ·适应值和选择方法 | 第30-34页 |
| ·适应值函数 | 第31-32页 |
| ·选择算法 | 第32-34页 |
| ·终止准则 | 第34页 |
| ·结果标定 | 第34-35页 |
| ·性能评价 | 第35页 |
| ·GP与人工智能、机器学习等领域的传统方法比较 | 第35-36页 |
| ·遗传程序设计的应用 | 第36-39页 |
| ·工程设计与控制 | 第37页 |
| ·信号与信息处理 | 第37页 |
| ·系统建模 | 第37-38页 |
| ·优化和时序安排 | 第38页 |
| ·算法设计 | 第38-39页 |
| ·演化硬件与遗传程序设计 | 第39-40页 |
| 第五章 基于遗传程序设计的数字电路演化 | 第40-52页 |
| ·WU-EHW平台框架 | 第40-41页 |
| ·分而治之的并行演化思想 | 第41-45页 |
| ·分而治之的思想 | 第41页 |
| ·演化思想的伪码描述 | 第41-45页 |
| ·编码方案 | 第45-47页 |
| ·两层编码方案 | 第46页 |
| ·GP个体表示 | 第46-47页 |
| ·种群策略 | 第47页 |
| ·演化与评估 | 第47-49页 |
| ·整体演化策略 | 第47页 |
| ·模块内部演化规则 | 第47-48页 |
| ·模块内部种群淘汰机制 | 第48-49页 |
| ·适应值评估与分配 | 第49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第六章 结束语 | 第52-53页 |
| ·本文主要的研究工作 | 第52页 |
| ·进一步工作展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
