粗粒度并行遺傳算法，用于流域梯級水電站群的優化調度。
上傳時間： 2016-12-15
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FPGA是一種可通過用戶編程來實現各種數字電路的集成電路器件。用FPGA設計數字系統有設計靈活、低成本，低風險、面市時間短等好處。本課題在結合國際上FPGA器件方面的各種研究成果基礎上，對FPGA器件結構進行了深入的探討，重點對FPGA的互連結構進行了分析與優化。FPGA器件速度和面積上相對于ASIC電路的不足很大程度上是由可編程布線結構造成的，FPGA一般用大量的可編程傳輸管開關和通用互連線段實現門器件的連接，而全定制電路中僅用簡單的金屬線實現，傳輸管開關帶來很大的電阻和電容參數，因而速度要慢于后者。這也說明，通過優化可編程連接方式和布線結構，可大大改善電路的性能。本文研究了基于SRAM編程技術的FPGA器件中邏輯模塊、互連資源等對FPGA性能和面積的影響。論文中在介紹FPGA器件的體系構架后，首先對開關矩陣進行了研究，結合Wilton開關矩陣和Disioint開關矩陣的特點，得到一個連接更加靈活的開關矩陣，提高了FPGA器件的可布線性，接著本課題中又對通用互連線長度、通用互連線間的連接方式和布線通道的寬度等進行了探討，并針對本課題中的FPGA器件，得出了一套適合于中小規模邏輯器件的通用互連資源結構，仿真顯示新的互連方案有較好的速度和面積性能，在互連資源的面積和性能上達到一個很好的折中。 接下來課題中對FPGA電路的可編程邏輯資源進行了研究，得到了一種邏輯規模適中的粗粒度邏輯塊簇，該邏輯塊簇采用類似Xilinx 公司的FPGA產品的LUT加觸發器結構，使邏輯塊簇內部基本邏輯單元的聯系更加緊密，提高了邏輯資源的功能和利用率。隨后我們還研究了IO模塊數目的確定和分布式SRAM結構中編程電路結構的設計，并簡單介紹了SRAM單元的晶體管級設計原理。最后，在對FPGA構架研究基礎上，完成了一款FPGA電路的設計并設計了相應的電路測試方案，該課題結合CETC58研究所的一個重要項目進行，目前已成功通過CSMC0.6μm 2P2M工藝成功流片，測試結果顯示其完全達到了預期的性能。
上傳時間： 2013-04-24
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遺傳算法是基于自然選擇的一種魯棒性很強的解決問題方法。遺傳算法已經成功地應用于許多難優化問題，現已成為尋求滿意解的最佳工具之一。然而，較慢的運行速度也制約了其在一些實時性要求較高場合的應用。利用硬件實現遺傳算法能夠充分發揮硬件的并行性和流水線的特點，從而在很大程度上提高算法的運行速度。 本文對遺傳算法進行了理論介紹和分析，結合硬件自身的特點，選用了適合硬件化的遺傳算子，設計了標準遺傳算法硬件框架；為了進一步利用硬件自身的并行特性，同時提高算法的綜合性能，本文還對現有的一些遺傳算法的并行模型進行了研究，討論了其各自的優缺點及研究現狀，并在此基礎上提出一種適合硬件實現的粗粒度并行遺傳算法。 我們構建的基于FPGA構架的標準遺傳算法硬件框架，包括初始化群體、適應度計算、選擇、交叉、變異、群體存儲和控制等功能模塊。文中詳細分析了各模塊的功能和端口連接，并利用硬件描述語言編寫源代碼實現各模塊功能。經過功能仿真、綜合、布局布線、時序仿真和下載等一系列步驟，實現在Altera的Cyclone系列FPGA上。并且用它嘗試解決一些函數的優化問題，給出了實驗結果。這些硬件模塊可以被進一步綜合映射到ASIC或做成IP核方便其他研究者調用。 最后，本文對硬件遺傳算法及其在函數優化中的一些尚待解決的問題進行了討論，并對本課題未來的研究進行了展望。
上傳時間： 2013-07-22
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遺傳算法是一種基于自然選擇原理的優化算法，在很多領域有著廣泛的應用。但是，遺傳算法使用計算機軟件實現時，會隨著問題復雜度和求解精度要求的提高，產生很大的計算延時，這種計算的延時限制了遺傳算法在很多實時性要求較高場合的應用。為了提升運行速度，可以使用FPGA作為硬件平臺，設計數字系統完成遺傳算法。和軟件實現相比，硬件實現盡管在實時性和并行性方面具有很大優勢，但同時會導致系統的靈活性不足、通用性不強。本文針對上述矛盾，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劃分成兩類模塊：系統功能模塊和算子功能模塊。針對不同問題，可以在保持系統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化運算。本文基于Xilinx公司的Virtex5系列FPGA平臺，使用VerilogHDL語言實現了偽隨機數發生模塊、隨機數接口模塊、存儲器接口/控制模塊和系統控制模塊等系統功能模塊，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變異算子模塊等遺傳算法功能模塊，構建了系統功能構架和遺傳算子庫。該設計方法不僅使遺傳算法平臺在解決問題時具有更高的靈活性和通用性，而且維持了系統架構的穩定。本文設計了多峰值、不連續、不可導函數的極值問題和16座城市的旅行商問題 (TSP)對遺傳算法硬件平臺進行了測試。根據測試結果，該硬件平臺表現良好，所求取的最優解誤差均在1％以內。相對于軟件實現，該系統在求解一些復雜問題時，速度可以提高2個數量級。最后，本文使用FPGA實現了粗粒度并行遺傳算法模型，并用于 TSP問題的求解。將硬件平臺的運行速度在上述基礎上提高了近1倍，取得了顯著的效果。關鍵詞：遺傳算法，硬件實現，并行設計，FPGA，TSP
上傳時間： 2013-06-15
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針對冷鏈物流配送車輛路徑優化問題，分析云計算模式下處理配送車輛實時路徑的優勢，建立了冷鏈物流配送車輛路徑優化應用服務架構；并在該架構下獲取多源實時交通信息，分析車輛配送時間和綜合成本，構建了冷鏈物流配送車輛路徑優化模型，并在云計算環境下利用粗粒度并行遺傳算法對模型進行求解，實驗結果表明云計算環境下冷藏車輛實時路徑優化方法是有效的，該方法對冷鏈物流配送成本實現精細化控制，提高配送服務效率，具有實際意義。
上傳時間： 2013-10-08
上傳用戶：peterli123456
ArcGIS產品線為用戶提供一個可伸縮的，全面的GIS平臺.ArcObjects包含了大量的可編程組件，從細粒度的對象（例如單個的幾何對象）到粗粒度的對象（例如與現有ArcMap文檔交互的地圖對象）涉及面極廣，這些對象為開發者集成了全面的GIS功能。
上傳時間： 2017-03-06
上傳用戶：北方的孤狼
激光粒度儀
上傳時間： 2013-10-09
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落煤殘存瓦斯量的確定是采掘工作面瓦斯涌出量預測的重要環節,它直接影響著采掘工作面瓦斯涌出量預測的精度,并與煤的變質程度、落煤粒度、原始瓦斯含量、暴露時間等影響因素呈非線性關系。人工神經網絡具有表示任意非線性關系和學習的能力,是解決復雜非線性、不確定性和時變性問題的新思想和新方法。基于此,作者提出自適應神經網絡的落煤殘存瓦斯量預測模型,并結合不同礦井落煤殘存瓦斯量的實際測定結果進行驗證研究。結果表明,自適應調整權值的變步長BP神經網絡模型預測精度高,收斂速度快 該預測模型的應用可為采掘工作面瓦斯涌出量的動態預測提供可靠的基礎數據,為采掘工作面落煤殘存瓦斯量的確定提出了一種全新的方法和思路。
上傳時間： 2015-03-12
上傳用戶：熊少鋒
提出了一種基于樣本的分級檢索 MPEG 視頻的新方法:首先用I 幀的dct_dc_size 字段快速粗檢,然后用斷層攝影(tomography)法分析B 幀運動矢 量的時空分布特性以進一步縮小結果集,最后用DC 圖像的精確匹配方法驗證檢索結果.試驗結果表明,本方法 所需計算量較小,且可保證較高的檢索精度.
標簽： dct_dc_size tomography MPEG 幀
上傳時間： 2013-12-30
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簡單的用相位相關法來粗估計圖像間的平移參數
上傳時間： 2013-12-05
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