遺傳算法是一種基于自然選擇原理的優(yōu)化算法，在很多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。但是，遺傳算法使用計(jì)算機(jī)軟件實(shí)現(xiàn)時(shí)，會(huì)隨著問題復(fù)雜度和求解精度要求的提高，產(chǎn)生很大的計(jì)算延時(shí)，這種計(jì)算的延時(shí)限制了遺傳算法在很多實(shí)時(shí)性要求較高場(chǎng)合的應(yīng)用。為了提升運(yùn)行速度，可以使用FPGA作為硬件平臺(tái)，設(shè)計(jì)數(shù)字系統(tǒng)完成遺傳算法。和軟件實(shí)現(xiàn)相比，硬件實(shí)現(xiàn)盡管在實(shí)時(shí)性和并行性方面具有很大優(yōu)勢(shì)，但同時(shí)會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)的靈活性不足、通用性不強(qiáng)。本文針對(duì)上述矛盾，使用基于功能的模塊化思想，將基于FPGA的遺傳算法硬件平臺(tái)劃分成兩類模塊：系統(tǒng)功能模塊和算子功能模塊。針對(duì)不同問題，可以在保持系統(tǒng)功能模塊不變的前提下，選擇不同的遺傳算子功能模塊完成所需要的優(yōu)化運(yùn)算。本文基于Xilinx公司的Virtex5系列FPGA平臺(tái)，使用VerilogHDL語言實(shí)現(xiàn)了偽隨機(jī)數(shù)發(fā)生模塊、隨機(jī)數(shù)接口模塊、存儲(chǔ)器接口/控制模塊和系統(tǒng)控制模塊等系統(tǒng)功能模塊，以及基本位交叉算子模塊、PMX交叉算子模塊、基本位變異算子模塊、交換變異算子模塊和逆轉(zhuǎn)變異算子模塊等遺傳算法功能模塊，構(gòu)建了系統(tǒng)功能構(gòu)架和遺傳算子庫。該設(shè)計(jì)方法不僅使遺傳算法平臺(tái)在解決問題時(shí)具有更高的靈活性和通用性，而且維持了系統(tǒng)架構(gòu)的穩(wěn)定。本文設(shè)計(jì)了多峰值、不連續(xù)、不可導(dǎo)函數(shù)的極值問題和16座城市的旅行商問題 (TSP)對(duì)遺傳算法硬件平臺(tái)進(jìn)行了測(cè)試。根據(jù)測(cè)試結(jié)果，該硬件平臺(tái)表現(xiàn)良好，所求取的最優(yōu)解誤差均在1％以內(nèi)。相對(duì)于軟件實(shí)現(xiàn)，該系統(tǒng)在求解一些復(fù)雜問題時(shí)，速度可以提高2個(gè)數(shù)量級(jí)。最后，本文使用FPGA實(shí)現(xiàn)了粗粒度并行遺傳算法模型，并用于 TSP問題的求解。將硬件平臺(tái)的運(yùn)行速度在上述基礎(chǔ)上提高了近1倍，取得了顯著的效果。關(guān)鍵詞：遺傳算法，硬件實(shí)現(xiàn)，并行設(shè)計(jì)，F(xiàn)PGA，TSP
標(biāo)簽： FPGA 算法 硬件實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間： 2013-06-15
上傳用戶：hakim
艦船電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)可以看作為一個(gè)多目標(biāo)、多約束、多時(shí)段、離散化的非線性規(guī)劃最優(yōu)問題。根據(jù)艦船電力系統(tǒng)特點(diǎn)，提出了一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法。在傳統(tǒng)粒子群算法的基礎(chǔ)上，運(yùn)用混沌優(yōu)化理論進(jìn)行初始化粒子的初始種群，提升初始解質(zhì)量；同時(shí)，引進(jìn)遺傳操作以改進(jìn)粒子群算法易陷入局部極值的缺點(diǎn)。通過對(duì)典型的模型仿真表明，該算法具有更好的尋優(yōu)性能，并且有效地提高了故障恢復(fù)的速度與精度。
標(biāo)簽： 粒子群算法 電力系統(tǒng) 艦船 網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2014-12-23
上傳用戶：AbuGe
傳統(tǒng)空時(shí)自適應(yīng)處理（STAP）算法不能抑制和導(dǎo)航信號(hào)同一方向的窄帶干擾并且輸出信干噪比不理想。針對(duì)此問題，本文提出了一種結(jié)合加權(quán)波束的改進(jìn)STAP抗干擾算法。這種新的算法能有效地抑制窄帶和寬帶干擾，并提升了輸出信干噪比（SINR）。
標(biāo)簽： STAP 加權(quán) 波束形成 抗干擾
上傳時(shí)間： 2013-11-05
上傳用戶：yph853211
無人機(jī)在空中偵察、監(jiān)視、通信、反潛以及電子干擾等領(lǐng)域發(fā)揮的作用日趨重要，GPS技術(shù)已經(jīng)成為無人機(jī)快速，安全，有效地執(zhí)行任務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)。傳統(tǒng)的GPS信號(hào)捕獲算法，每搜索一個(gè)多普勒頻點(diǎn)需要進(jìn)行兩次FFT和一次IFFT，運(yùn)算量大且實(shí)時(shí)性差。文中利用C/A碼功率譜對(duì)稱性的特點(diǎn)，通過減少參與循環(huán)的FFT點(diǎn)數(shù)的方法對(duì)傳統(tǒng)的FFT算法做了改進(jìn)并利用MATLAB進(jìn)行了仿真，仿真結(jié)果表明，改進(jìn)后的捕獲方法能夠在滿足捕獲精度的條件下，可以更快的完成捕獲任務(wù)，有效地提升了導(dǎo)航定位的實(shí)時(shí)性。
標(biāo)簽： GPS 無人機(jī) 信號(hào) 快速捕獲
上傳時(shí)間： 2014-01-09
上傳用戶：ainimao
在兩跳MIMO中繼通信系統(tǒng)的預(yù)編碼相關(guān)研究中，提出了一種級(jí)聯(lián)預(yù)編碼算法，該算法把兩跳系統(tǒng)的預(yù)編碼分解成兩個(gè)獨(dú)立的部分，從而把預(yù)編碼問題轉(zhuǎn)化成為求源節(jié)點(diǎn)到中繼節(jié)點(diǎn)的預(yù)編碼過程以及中繼節(jié)點(diǎn)到目的節(jié)點(diǎn)的過程。本文使用MMSE準(zhǔn)則，在簡(jiǎn)化迭代算法復(fù)雜度的同時(shí)，與一種只在中繼節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化的算法進(jìn)行比較，由仿真可以看出，本文算法有一定的性能提升。
標(biāo)簽： MIMO 中繼系統(tǒng) 預(yù)編碼 級(jí)聯(lián)
上傳時(shí)間： 2013-11-12
上傳用戶：xiaoyuer
高精度、高速度、大前瞻的路徑采集系統(tǒng)能為智能車提高更精準(zhǔn)、更及時(shí)和更豐富的賽道信息，是智能車獲取更大速度的關(guān)鍵。針對(duì)激光傳感器的路徑采集模塊，設(shè)計(jì)了一種路徑識(shí)別算法，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)，該算法可以使智能車準(zhǔn)確、及時(shí)地獲取賽道信息，提升了智能車的速度和穩(wěn)定性。
標(biāo)簽： 激光傳感器 智能車 路徑識(shí)別 算法研究
上傳時(shí)間： 2013-12-16
上傳用戶：himbly
小波提升格式的源代碼，采用了標(biāo)準(zhǔn)的分裂、預(yù)測(cè)和更新三步，比經(jīng)典小波算法速度提高一倍！
標(biāo)簽： 源代碼
上傳時(shí)間： 2013-12-31
上傳用戶：咔樂塢
此程序?yàn)槎M(jìn)制9-7小波提升格式的變換，算法中只有整數(shù)加法和移位
上傳時(shí)間： 2015-06-11
上傳用戶：libinxny
基于VC++的小波提升程序，包含小波提升的詳細(xì)算法。對(duì)初學(xué)者有很大幫助
上傳時(shí)間： 2013-11-27
上傳用戶：小碼農(nóng)lz
量子粒子群算法 mathlab,專門使用量子理論來提高粒子群算法的效率，經(jīng)實(shí)驗(yàn)表明，運(yùn)算準(zhǔn)確性和效率有很大提升
上傳時(shí)間： 2013-12-26
上傳用戶：lili123
蟲蟲下載站版權(quán)所有 京ICP備2021023401號(hào)-1
