| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-12页 |
| ·演化硬件的起源 | 第6-7页 |
| ·演化硬件研究的现状和趋势 | 第7-9页 |
| ·演化硬件的应用领域 | 第9-11页 |
| ·对不明确的问题的处理 | 第9-10页 |
| ·自适应和自修复系统 | 第10页 |
| ·容错系统 | 第10页 |
| ·对专业知识知之甚少的领域中创新 | 第10页 |
| ·设计低成本低廉而效能高的硬件 | 第10-11页 |
| ·本论文的研究目标和方法 | 第11页 |
| ·本论文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 电子电路设计的方法 | 第12-17页 |
| ·手工设计 | 第12页 |
| ·电子电路设计自动化设计 | 第12-15页 |
| ·EDA 设计方法介绍 | 第13-14页 |
| ·EDA 技术研究范畴 | 第14页 |
| ·EDA 技术的基本特征 | 第14-15页 |
| ·EDA 的基本工具 | 第15页 |
| ·小结 | 第15-17页 |
| 第三章 演化硬件的基础 | 第17-21页 |
| ·演化硬件的硬件基础 | 第17-19页 |
| ·演化硬件的实现 | 第19-20页 |
| ·演化硬件的实现步骤 | 第19-20页 |
| ·算法结构 | 第20页 |
| ·适应值评价 | 第20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 第四章 基因表达式编程算法 | 第21-39页 |
| ·GEP 的基本概念 | 第21-22页 |
| ·终结符集合 | 第21页 |
| ·函数集合 | 第21-22页 |
| ·编码方式 | 第22-27页 |
| ·基本算子 | 第27-31页 |
| ·选择算子 | 第27页 |
| ·变异算子 | 第27-28页 |
| ·插串操作（Insertion Sequence） | 第28-29页 |
| ·基因倒置（Inversion） | 第29-30页 |
| ·重组算子（Recombination） | 第30-31页 |
| ·基因重组（Gene Recombination） | 第31页 |
| ·数值常量 | 第31-32页 |
| ·多基因染色体及连接函数 | 第32-33页 |
| ·基于频繁函数子集的标准函数集和用户自定义函数 | 第33-34页 |
| ·基于频繁函数集的标准函数集 | 第33页 |
| ·用户自定义函数 | 第33-34页 |
| ·适应度函数选择 | 第34-35页 |
| ·GEP 与人工智能、机器学习等领域的传统方法的比较 | 第35-37页 |
| ·经典GEP 算法流程 | 第37页 |
| ·演化硬件与基因表达式编程 | 第37-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第五章 基于GEP 的数字电路演化 | 第39-53页 |
| ·逻辑函数优化的方法 | 第39-42页 |
| ·算法步骤 | 第40-41页 |
| ·实例仿真与分析 | 第41-42页 |
| ·演化电路设计问题 | 第42页 |
| ·演化电路设计算法 | 第42-47页 |
| ·电路个体的编码方法 | 第43-44页 |
| ·个体的交叉和变异策略 | 第44页 |
| ·个体的比较和评估 | 第44-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-51页 |
| ·加法器演化设计 | 第47-48页 |
| ·奇偶校验器的演化设计 | 第48-50页 |
| ·乘法器的演化设计 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-53页 |
| 第六章 结论与展望 | 第53-54页 |
| ·本论文主要的研究工作 | 第53页 |
| ·进一步工作展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 个人简历 | 第57页 |
| 在学期间发表的学术论文及研究成果 | 第57-58页 |
