可进化硬件的动态进化  

Dynamic evolution for evolvable hardware

作　　者：李杰[1] 黄士坦[1] 

机构地区：[1]西安微电子技术研究所,陕西西安710075

出　　处：《武汉大学学报（工学版）》2008年第6期103-107,共5页Engineering Journal of Wuhan University

基　　金：国防科技工业民用专项科研技术研究项目(编号:C-5-2-HTKJ-7-1)

摘　　要：将可进化硬件动态进化分为两类,并针对基于任务切换的动态进化进行研究.提出一个进化与学习的混合策略,将改进的CGP(Cartesian Genetic Programming)算法与局部学习结合,用于可进化硬件的动态进化.实验结果表明,该策略以较小的计算代价扩大了算法的搜索范围,提高了进化成功率,可以满足任务切换类可进化硬件动态进化的要求.Dynamic evolution is divided into two categories; and only the task-switch based dynamic evolution is focused on. A hybrid strategy, which combines the modified CGP （Cartesian Genetic Programming） and local learning, is presented for the dynamic evolution of evolvable hardware. Experimental results show that the hybrid strategy can enlarge the searching range and promote the successful rate with less computational cost; and it is able to satisfy the requirements of the task-alteration based evolvable hardware dynamic evolution.

关 键 词：可进化硬件 动态进化 层次变异 局部学习 混合策略 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]