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基于FPGA的遗传算法的硬件实现技术研究

摘要第1-4页
Abstract第4-5页
目录第5-8页
1 绪论第8-12页
   ·本文的研究背景及意义第8页
   ·国内外研究现状第8-11页
     ·算法结构的改进第9-10页
     ·硬件实现第10-11页
   ·主要研究内容第11-12页
2 遗传算法及硬件平台简介第12-24页
   ·遗传算法简介第12-14页
     ·遗传算法的生物学基础第12-13页
     ·遗传算法的基本原理第13-14页
   ·遗传算法基本框图第14页
   ·遗传算法的实现第14-18页
     ·编码方式第14-15页
     ·适应度评价函数第15页
     ·遗传算子第15-18页
     ·种群的初始化第18页
   ·遗传算法运行参数选择第18-19页
     ·确定性的参数调节第18页
     ·自适应的参数调节第18-19页
   ·小生境与多目标优化第19-20页
   ·硬件开发平台简介第20-23页
     ·现场可编程门阵列第20页
     ·硬件描述语言第20页
     ·开发环境和调试环境第20-21页
     ·Virtex-5硬件平台第21-22页
     ·开发流程第22-23页
   ·本章小结第23-24页
3 遗传算法硬件系统的总体设计第24-32页
   ·遗传算法硬件平台的模块划分第24-25页
   ·系统的总体设计第25-28页
     ·遗传算法硬件平台的系统框图第25-26页
     ·遗传算法功能模块第26-27页
     ·系统功能模块第27页
     ·各个模块接口的标准化定义第27-28页
     ·系统主要参数的选择第28页
   ·系统的流水线和并行性设计第28-31页
     ·系统的并行化设计第28-30页
     ·系统的流水线设计第30-31页
   ·本章小结第31-32页
4 遗传算法硬件系统的模块设计第32-62页
   ·选择模块第32-35页
     ·选择模块算法模型第32页
     ·选择模块的工作流程第32-33页
     ·选择模块的设计实现第33-35页
   ·交叉模块第35-39页
     ·交叉模块的工作流程第35页
     ·基本位交叉模块第35-36页
     ·部分匹配交叉模块第36-39页
   ·变异模块第39-42页
     ·基本位变异模块第40页
     ·交换变异模块第40-41页
     ·逆转变异模块第41-42页
   ·种群初始化模块第42-45页
     ·二进制编码的初始化第43页
     ·符号编码的初始化第43-45页
     ·固定初始化第45页
   ·伪随机数模块第45-49页
     ·基于线性同余法的伪随机数模块第46-47页
     ·基于线性反馈法的伪随机数模块第47-48页
     ·两种方法的比较第48-49页
   ·随机数接口模块第49-54页
     ·交叉接口模块第49-50页
     ·变异接口模块第50-51页
     ·选择接口模块第51-52页
     ·种群初始化接口模块第52-53页
     ·随机数接口控制模块第53-54页
   ·适应度计算模块第54-56页
     ·适应度计算的基本方法第54-55页
     ·TSP问题的适应度计算第55-56页
     ·函数优化问题的适应度计算第56页
   ·存储器控制/接口模块第56-59页
     ·种群初始化/选择接口模块第57-58页
     ·适应度接口模块第58-59页
     ·存储器接口控制模块第59页
   ·系统控制模块第59-60页
   ·存储器组模块第60-61页
   ·本章小节第61-62页
5 经典问题遗传算法的硬件实现第62-72页
   ·函数极值问题第62-68页
     ·目标函数第62页
     ·函数极值问题的软件仿真第62-66页
     ·函数极值问题的硬件实现第66-67页
     ·结果分析第67-68页
   ·旅行商问题第68-71页
     ·旅行商问题模型第68页
     ·旅行商问题的软件仿真第68-69页
     ·旅行商问题的硬件实现第69-70页
     ·一个简单的粗粒度模型第70页
     ·结果分析第70-71页
   ·本章小结第71-72页
6 总结与展望第72-74页
   ·工作总结第72-73页
   ·遗传算法硬件实现的展望第73-74页
致谢第74-76页
参考文献第76-80页

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