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《多粒子群優(yōu)化算法的串行硬件結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、碩士學(xué)位論文多粒子群優(yōu)化算法的串行硬件結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)作者姓名王培坤學(xué)科專業(yè)通信與信息系統(tǒng)指導(dǎo)教師陸以勤教授所在學(xué)院電子與信息學(xué)院論文提交日期2016年4月ASerialHardwareStructureofParticleSwarmOptimizationwithMulti-SwarmStrategyADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：WangPeikunSupervisor：Prof.LuYiqinSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China分類號：TN87
2、學(xué)校代號：10561學(xué)號：201320108708華南理工大學(xué)碩士學(xué)位論文多粒子群優(yōu)化算法的串行硬件結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)作者姓名：王培坤指導(dǎo)教師姓名、職稱：陸以勤教授申請學(xué)位級別：工學(xué)碩士學(xué)科專業(yè)名稱：通信與信息系統(tǒng)研究方向：現(xiàn)代通信理論與技術(shù)論文提交日期：2016年04月20日論文答辯日期：2016年06月08日學(xué)位授予單位：華南理工大學(xué)學(xué)位授予日期：年月日答辯委員會成員：主席：委員：摘要粒子群優(yōu)化算法（ParticleSwarmOptimization，簡稱PSO）是一種強(qiáng)有力的最佳解搜索算法。在幾種改進(jìn)型的粒子群優(yōu)化算法和多粒子群算法的幫助之下，其搜索能力被進(jìn)一步提升。因此系
3、統(tǒng)可以高效地處理各種非線性的問題。然而，由于運(yùn)算速度不夠快，多粒子群優(yōu)化算法的軟件實(shí)現(xiàn)不能被應(yīng)用于實(shí)時(shí)系統(tǒng)中。為了提高運(yùn)算速度，有三種硬件結(jié)構(gòu)方案可以被用于加速多粒子群優(yōu)化算法，分別是軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)、并行硬件結(jié)構(gòu)和串行硬件結(jié)構(gòu)。其中串行硬件結(jié)構(gòu)可以在保證運(yùn)算速度的同時(shí)減少對硬件資源的消耗?；诖耍疚奶岢隽艘环N多粒子群優(yōu)化算法的串行硬件結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)。采用串行硬件結(jié)構(gòu)，相比較于軟件實(shí)現(xiàn)，可以大幅度地提高粒子群優(yōu)化算法的運(yùn)算速度。同時(shí)，在串行硬件結(jié)構(gòu)中，粒子群共享相同的硬件單元進(jìn)行運(yùn)算，因此系統(tǒng)的硬件成本被控制在可以接受的范圍內(nèi)。本文的多粒子群優(yōu)化算法硬件結(jié)構(gòu)由3個(gè)模塊構(gòu)成：運(yùn)
4、算模塊（CalculationUnit），數(shù)據(jù)存儲模塊（StorageUnit）和系統(tǒng)控制模塊（ControlUnit）。運(yùn)算模塊用于計(jì)算粒子的運(yùn)動(dòng)速度、位置和適應(yīng)度值。數(shù)據(jù)存儲模塊負(fù)責(zé)系統(tǒng)參數(shù)和運(yùn)算結(jié)果的存儲。系統(tǒng)控制模塊用于更新最佳值，同時(shí)控制運(yùn)算流程和協(xié)調(diào)系統(tǒng)各個(gè)模塊。通過將流水線結(jié)構(gòu)、截位處理、ROM存儲等策略運(yùn)用到系統(tǒng)中，系統(tǒng)運(yùn)算時(shí)間被大幅度壓縮，運(yùn)行速度被大幅度提升；并且通過各個(gè)模塊的相互配合，系統(tǒng)可以有條不紊地工作從而計(jì)算出正確的最優(yōu)解。為了驗(yàn)證方案的可行性，本文完成了系統(tǒng)仿真和測試。測試結(jié)果表明，在軟件平臺性能高于硬件平臺的情況下，本硬件系統(tǒng)的處理速度相
5、比較于軟件快了14-15倍，同時(shí)所消耗的硬件資源也在一般應(yīng)用場合可以接受的范圍內(nèi)。因此，本系統(tǒng)可以在兼顧穩(wěn)定性和控制硬件成本的同時(shí)，大量壓縮運(yùn)算時(shí)間，從而提高多粒子群優(yōu)化算法的運(yùn)算速度。關(guān)鍵詞：多粒子群優(yōu)化算法；硬件實(shí)現(xiàn)；串行硬件結(jié)構(gòu)IAbstractParticleSwarmOptimization(PSO)isapowerfuloptimizationalgorithm.SeveralimprovedPSOalgorithmsandMulti-SwarmPSOareproposedtofurtherincreasethesearchability.Therefore
6、,thesystemcandealwithdifferentkindsofproblemsefficiently.However,softwareimplementationofMulti-SwarmPSOisnotfastenoughtobeappliedintoreal-timeapplication.Tosolvetheaboveproblem,severalhardwarestructuresofPSOcanbeusedtoimprovethecalculationspeed,whichincludingthehardware/softwareco-design
7、structure,theparallelhardwarestructureandtheserialhardwarestructure.Theserialstrucuturecansimultaneouslyachieveahigherspeedandalowerhardwareoverheard.Basedontheaboveanalysis,aserialhardwarestructureofMulti-SwarmPSOisproposedinthisresearch.Theserialhardwarestructurecandras
