復(fù)雜數(shù)字電路的分解演化研究

侯子錦++劉晨

摘 要：隨著科學(xué)技術(shù)和控制技術(shù)水平的提升，復(fù)雜數(shù)字電路的出現(xiàn)，各行各業(yè)由此得到極大發(fā)展。本文主要對復(fù)雜數(shù)字電路技術(shù)的分解演化進(jìn)行研究，包括對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀、演化硬件的可擴(kuò)展性問題進(jìn)行了探討，然后對分解演化思想進(jìn)行了詳細(xì)分析。

關(guān)鍵詞：科學(xué)技術(shù)；控制技術(shù)；數(shù)字電路；分解演化

中圖分類號：TN79 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B 收稿日期：2015-11-10

1.前沿

隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，智能控制系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，如家用電器、手機(jī)、航空航天、軍備武器等，其控制系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用功能越來越強(qiáng)大。20世紀(jì)90年代可編程邏輯器件的誕生，促使電路控制系統(tǒng)得到快速發(fā)展。在地質(zhì)勘探、海底探測以及太空探索領(lǐng)域，人類并不能親身涉足，多采用智能控制系統(tǒng)操縱機(jī)器進(jìn)行探索；但外太空的溫度變化及高輻射等導(dǎo)致了對外探測設(shè)備的極大損壞。

2.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

von Neumann最早提出開發(fā)具有自繁殖和自修復(fù)能力的智能機(jī)器的構(gòu)想。1992年，Garis和瑞士聯(lián)邦工學(xué)院提出了EHW的概念，其后EHW得到了快速發(fā)展。

1995年10月，EHW技術(shù)第一個(gè)國際專題會(huì)議召開，并成立了研究機(jī)構(gòu)。其后美國、歐洲各國等也建立了各自的EHW研究中心，其研究方向大多為對EHW的EDC方法和技術(shù)、EHW的自修復(fù)與自容錯(cuò)方法和技術(shù)等方面的研究；日本則主要研究EHW的數(shù)字模型；而美國、德國以及英國等國大學(xué)主要進(jìn)行模擬型EHW研究。

21世紀(jì)，美國的NASA制訂了EHW的科研規(guī)劃，日本、英國的科學(xué)家一直進(jìn)行EHW的容錯(cuò)和自適應(yīng)的相關(guān)研究；另外，美國Xilinx公司針對EHW的研究，特意開發(fā)出來了可編程器件；日本、歐美等發(fā)達(dá)國家主要進(jìn)行EHW的原理及EHW應(yīng)用拓展研究。

國內(nèi)研究起步晚，康立山教授率先在國內(nèi)開展了EHW的研究，用簡單PLD作為硬件基礎(chǔ)，嘗試對簡單的電路結(jié)構(gòu)進(jìn)行演化。王熙法教授在設(shè)計(jì)冗余容錯(cuò)電路時(shí)采用EHW技術(shù)，運(yùn)用遺傳算法生成功能多樣而結(jié)構(gòu)卻不同的電路。趙曙光教授等人對電路演化設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了研究，提出基于最小項(xiàng)表達(dá)式的編碼方式。王友仁教授研究了EHW的原理及關(guān)鍵技術(shù)，基于FPTA模型借助離線演化方式演化了運(yùn)算放大器等電路。朱明程教授主要對EHW結(jié)構(gòu)和算法進(jìn)行了研究，通過研究EHW算法，對多種不同算術(shù)功能的演化電路細(xì)胞結(jié)構(gòu)進(jìn)行演化。韓月平等人研究了基于EHW的容錯(cuò)技術(shù)。原亮教授對數(shù)字EHW、平臺進(jìn)行了研究。另外，還有部分科研機(jī)構(gòu)對EHW進(jìn)行了詳細(xì)研究，但其成果滯后于發(fā)達(dá)國家。EHW作為一個(gè)新興的研究領(lǐng)域，投入小，產(chǎn)出小，但距離產(chǎn)業(yè)化水平還有一定距離。

3.演化硬件的可擴(kuò)展性問題

造成演化硬件可擴(kuò)展性問題的因素有三個(gè)：①染色體基因由邏輯門編碼和連接關(guān)系編碼組成，且演化過程中存在大量冗余邏輯單元，導(dǎo)致目標(biāo)電路演化規(guī)模越來越大，需冗余單元也越來越多，給演化擴(kuò)展計(jì)算造成了很大困難。②組合的輸入輸出比較多，算法在搜索空間上所占有的資源十分大。隨著算法演化工程規(guī)模的不斷擴(kuò)大，數(shù)量的輸入與輸出也越來越多，真值表長度與輸入個(gè)數(shù)呈指數(shù)級關(guān)系，真值表的擴(kuò)大給電路個(gè)體適應(yīng)度評價(jià)帶來巨大困難。③真值表的復(fù)雜度隨著要求的越來越高而提升，直接導(dǎo)致了個(gè)體適應(yīng)度所需時(shí)間不斷延長，進(jìn)一步導(dǎo)致了演化的速度不斷降低。

4.分解演化思想

研究者根據(jù)上述3個(gè)因素，提出了“分而治之”的方法：以降低演化規(guī)模為研究重點(diǎn)，使染色體編碼難度降低，最終使算法搜索空間縮小，從而解決電路演化可擴(kuò)展性問題。Kalganova提出了雙向增量演化，E.Stomeo提出了通用分解演化算法。BIE的思想是將電路分解為多個(gè)子電路，然后對子電路進(jìn)行演化，當(dāng)子電路都演化完成后，再把各個(gè)子電路組合成一個(gè)電路，并不斷進(jìn)行優(yōu)化；但該方法還存在很多缺點(diǎn)，主要是遇到電路輸入組合多的情況時(shí)不能進(jìn)行過多的處理。GDD的主要思想是，開始演化前根據(jù)研究人員個(gè)人經(jīng)驗(yàn)對整個(gè)控制系統(tǒng)進(jìn)行輸入分解，將整個(gè)演化系統(tǒng)分解為可演化和固定兩部分：可演化部分的輸入是待演化系統(tǒng)輸入的一部分；而固定部分則是由事先設(shè)計(jì)好的選擇器組成。GDD方法能有效解決電路輸入組合的難題，但在電路輸出較多的情況下，仍然存在很多需要解決的問題。

參考文獻(xiàn)：

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