[发明专利]一种基于现场可编程门阵列的蚁群算法仿生硬件

说明书

(一)技术领域

本专利涉及一种基于现场可编程门阵列(Field programmable gatearray，FPGA)的蚁群算法仿生硬件(Bio-inspired hardware，BHW)，属于电子技术领域。

(二)背景技术

仿生硬件是一种能根据外部环境的变化而自主地、动态地改变自身的结构和行为以适应其生存环境的硬件电路，它可以像生物一样具有硬件自适应、自组织和自修复特性。仿生硬件是通过进化机制来实现电子电路系统的实时自身重构；广义上，仿生硬件包括各种形式的硬件，从传感器到能够适应变化的环境，且在运行期间增强其性能的整个电子系统、微机电系统。除了自组织生成具有新功能的电路外，仿生硬件还可用于保持现有功能、获得生物性容错以及实现硬件的实时“康复”。

早在20世纪60年代，计算机之父Neumann J Von就提出了研制具有自繁殖与自修复能力通用机器的伟大构想。1992年，日本学者Garis H de和瑞士联邦工学院的科学家们同时提出了将FPGA的结构可重配置特性与进化算法相结合的方案，标志着仿生硬件这一新兴研究领域的正式诞生。随后仿生硬件的研究得到了迅猛发展，很多国内外学者投身其中，并于1995年10月在瑞士洛桑召开了仿生硬件国际专题会议(TowardsEvolvable Hardware)，1996年10月在日本召开了首届进化系统国际大会(ICES96)，以后该会议每隔两年举行一次。同时，鉴于这一新兴研究领域可望在空间探索和国防应用中产生巨大影响，美国航空航天局(NationalAeronautics and Space Administration，NASA)和国防部(Department ofdefense，DoD)对仿生硬件也表现出极大的兴趣，并于1999年召开了首届NASA/DoD仿生硬件专题讨论会，之后每年都要举行一次类似的讨论会，以促进仿生硬件的理论研究和应用开发，其研究目标是研制用于航天飞机、宇宙飞船、空间探测器、人造卫星、战略飞机、核潜艇的自适应与自修复电子系统和测控系统。

仿生硬件模拟自然进化过程，将仿生优化算法的思想用于硬件物理结构的设计，特别是电子系统的设计。仿生优化算法的发展和快速可重配置硬件的出现极大地推动和促进了仿生硬件的发展。所以有学者对仿生硬件提出了这样一个公式性的描述

仿生硬件＝仿生算法+可编程逻辑器件(1)

仿生硬件的硬件基础是可编程逻辑器件(Programmable logic device，PLD)。由于仿生进化过程具有随机性且要进行很多次，因此要求相应的硬件能够被多次反复配置，所以更严格地说，可重配置硬件(Reconfigurablehardware)是仿生硬件的硬件基础，而可无穷次重复配置的静态随机存储器(Static random access memory，SRAM)型FPGA是比较理想的实现设备。

传统的基于FPGA的硬件设计是一种自顶向下的设计流程，这其中还要在各个不同层次进行仿真模拟，以保证设计的正确性。将PLD能够形成的所有功能电路的集合作为一个空间，利用仿生优化算法在这个空间内对问题进行求解，以找到满足预定功能的硬件结构，此即仿生硬件的基本原理。

对仿生硬件设计个体的评价往往是比较费时的，随着输入变量的增加，评价的输入所有的可能组合数是成指数增长的，另一方面由于不当的输入可能会造成硬件的物理损坏，所以这就要求硬件本身具有较强的容错性和鲁棒性，同时也要求从算法上保证生成的个体都是合理的。因此，可以将仿生硬件的实现条件归结为：

(1)硬件支持运行时间的动态重配置，包括结构、连线等；

(2)硬件结构要公开，能够知道硬件内部结构的配置方法和配置位串的信息；

(3)硬件要有一定的容错性和鲁棒性；

(4)要有快速的硬件设计流程，包括工艺映射、布局、布线及下载等。

Isaacs J C等将遗传算法和蚁群算法结合，提出了一种嵌入式硬件随机数据发生器设计的新思路，但是他们只是做了离线仿真，并没有在硬件上给予实现。Scheuermann B等提出了一种基于群体-蚁群优化算法的仿生硬件实现方案，并详细给出了蚁群算法的FPGA硬件总体结构；Xiong Z H等提出了遗传算法与蚁群算法动态融合的软硬件划分算法。上述系列仿生硬件均存在实时性不高、鲁棒性不强、应用范围不广等缺点。

本发明在基于现场可编程门阵列的蚁群算法仿生硬件实现过程中采用了蚁群智能的如下特点：