基于FPGA的蟻群算法硬件化技術(shù)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、蟻群算法(ACA)是模擬蟻群覓食行為的一種啟發(fā)式仿生類智能進化算法。近年來它在組合優(yōu)化、函數(shù)優(yōu)化等領(lǐng)域以及網(wǎng)絡(luò)路由、數(shù)據(jù)挖掘、機器人路徑規(guī)劃等工程問題上廣泛應(yīng)用,取得了良好的效果。蟻群算法的硬件實現(xiàn)是仿生硬件(BHW)領(lǐng)域的一個分支,也是蟻群算法發(fā)展的高級階段。蟻群算法采用分布式并行計算和正反饋機制。其硬件實現(xiàn)具有:自組織、自適應(yīng)、自修復(fù)以及執(zhí)行速度快等優(yōu)點,能滿足實時系統(tǒng)的需要。
   本論文中心議題是蟻群算法的硬件實現(xiàn)。針對

2、蟻群算法在FPGA上的有效映射以及實時系統(tǒng)的構(gòu)建問題,進行了模型選擇和算法改進;提出并命名逐輪定位加權(quán)蟻群優(yōu)化BW-ACO算法,建立蟻群算法在迭代更新問題上的一組經(jīng)驗公式,代替原有的迭代算法;給出硬件實現(xiàn)方案,成功實現(xiàn)了其在FPGA上的有效映射;論文詳細討論硬件結(jié)構(gòu)及各個模塊的內(nèi)部實現(xiàn)細節(jié)。
   本論文的主要研究內(nèi)容包括:
   第1章概述課題背景及蟻群硬件實現(xiàn)的研究現(xiàn)狀。
   第2章概述蟻群算法的基本原理及

3、本文涉及的可編程邏輯器件FPGA、開發(fā)環(huán)境、開發(fā)語言及其開發(fā)流程。
   第3章詳細論述蟻群硬件實現(xiàn)技術(shù):一是基于單機總誤時排序問題(SMTTP)模型的群體蟻群算法(P-ACO)在FPGA上的有效實現(xiàn);另一個是基于旅行商問題(TSP)模型的計數(shù)器蟻群優(yōu)化(C-ACO)硬件自啟發(fā)實現(xiàn)。
   基于蟻群算法的離散性和并行性特點,本文選擇數(shù)字圖像分割問題,作為硬件實現(xiàn)的模型。
   蟻群算法與圖像分割問題相結(jié)合,有不同

4、的切入方式。目前,研究學者已提出三種不同模型:基于像素的模型、基于聚類的模型和基于閾值的模型。模型不同,運算量大不相同,硬件實現(xiàn)結(jié)構(gòu)及復(fù)雜程度差別很大。綜合考慮,本文選擇較適合的基于閾值的模型。
   本文提出并命名逐輪定位加權(quán)蟻群優(yōu)化BW-ACO算法,給出其硬件實現(xiàn)方案,其主要的創(chuàng)新點如下:
   ①提出了一種逐輪定位搜索方法:螞蟻每做一輪迭代,依次從閾值的高位向低位進行定位,留出最后低三位作為搜索空間,在優(yōu)化搜索進程

5、的同時避免陷入局部最優(yōu)。
   ②依據(jù)信息素矩陣和轉(zhuǎn)移概率矩陣的數(shù)值規(guī)律,研究出一種以簡單的加減法、左右移運算代替復(fù)雜乘除法的方法,得到下一輪迭代所需的信息素和轉(zhuǎn)移概率,在此基礎(chǔ)上提出一組經(jīng)驗公式用于硬件實現(xiàn)時的有效映射,以適合現(xiàn)有的FPGA硬件條件。
   ③采用數(shù)字量化的定量加權(quán)信息素更新方式代替原有的需要復(fù)雜計算的信息素增量更新方案,同時采用精英策略以加快搜索進程。
   第4章針對提出的BW-ACO算法進

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