粗粒度并行遗传算法，用于流域梯级水电站群的优化调度。
上传时间： 2016-12-14
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FPGA是一种可通过用户编程来实现各种数字电路的集成电路器件。用FPGA设计数字系统有设计灵活、低成本，低风险、面市时间短等好处。本课题在结合国际上FPGA器件方面的各种研究成果基础上，对FPGA器件结构进行了深入的探讨，重点对FPGA的互连结构进行了分析与优化。FPGA器件速度和面积上相对于ASIC电路的不足很大程度上是由可编程布线结构造成的，FPGA一般用大量的可编程传输管开关和通用互连线段实现门器件的连接，而全定制电路中仅用简单的金属线实现，传输管开关带来很大的电阻和电容参数，因而速度要慢于后者。这也说明，通过优化可编程连接方式和布线结构，可大大改善电路的性能。本文研究了基于SRAM编程技术的FPGA器件中逻辑模块、互连资源等对FPGA性能和面积的影响。论文中在介绍FPGA器件的体系构架后，首先对开关矩阵进行了研究，结合Wilton开关矩阵和Disioint开关矩阵的特点，得到一个连接更加灵活的开关矩阵，提高了FPGA器件的可布线性，接着本课题中又对通用互连线长度、通用互连线间的连接方式和布线通道的宽度等进行了探讨，并针对本课题中的FPGA器件，得出了一套适合于中小规模逻辑器件的通用互连资源结构，仿真显示新的互连方案有较好的速度和面积性能，在互连资源的面积和性能上达到一个很好的折中。 接下来课题中对FPGA电路的可编程逻辑资源进行了研究，得到了一种逻辑规模适中的粗粒度逻辑块簇，该逻辑块簇采用类似Xilinx 公司的FPGA产品的LUT加触发器结构，使逻辑块簇内部基本逻辑单元的联系更加紧密，提高了逻辑资源的功能和利用率。随后我们还研究了IO模块数目的确定和分布式SRAM结构中编程电路结构的设计，并简单介绍了SRAM单元的晶体管级设计原理。最后，在对FPGA构架研究基础上，完成了一款FPGA电路的设计并设计了相应的电路测试方案，该课题结合CETC58研究所的一个重要项目进行，目前已成功通过CSMC0.6μm 2P2M工艺成功流片，测试结果显示其完全达到了预期的性能。
上传时间： 2013-04-24
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遗传算法是基于自然选择的一种鲁棒性很强的解决问题方法。遗传算法已经成功地应用于许多难优化问题，现已成为寻求满意解的最佳工具之一。然而，较慢的运行速度也制约了其在一些实时性要求较高场合的应用。利用硬件实现遗传算法能够充分发挥硬件的并行性和流水线的特点，从而在很大程度上提高算法的运行速度。 本文对遗传算法进行了理论介绍和分析，结合硬件自身的特点，选用了适合硬件化的遗传算子，设计了标准遗传算法硬件框架；为了进一步利用硬件自身的并行特性，同时提高算法的综合性能，本文还对现有的一些遗传算法的并行模型进行了研究，讨论了其各自的优缺点及研究现状，并在此基础上提出一种适合硬件实现的粗粒度并行遗传算法。 我们构建的基于FPGA构架的标准遗传算法硬件框架，包括初始化群体、适应度计算、选择、交叉、变异、群体存储和控制等功能模块。文中详细分析了各模块的功能和端口连接，并利用硬件描述语言编写源代码实现各模块功能。经过功能仿真、综合、布局布线、时序仿真和下载等一系列步骤，实现在Altera的Cyclone系列FPGA上。并且用它尝试解决一些函数的优化问题，给出了实验结果。这些硬件模块可以被进一步综合映射到ASIC或做成IP核方便其他研究者调用。 最后，本文对硬件遗传算法及其在函数优化中的一些尚待解决的问题进行了讨论，并对本课题未来的研究进行了展望。
上传时间： 2013-07-22
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遗传算法是一种基于自然选择原理的优化算法，在很多领域有着广泛的应用。但是，遗传算法使用计算机软件实现时，会随着问题复杂度和求解精度要求的提高，产生很大的计算延时，这种计算的延时限制了遗传算法在很多实时性要求较高场合的应用。为了提升运行速度，可以使用FPGA作为硬件平台，设计数字系统完成遗传算法。和软件实现相比，硬件实现尽管在实时性和并行性方面具有很大优势，但同时会导致系统的灵活性不足、通用性不强。本文针对上述矛盾，使用基于功能的模块化思想，将基于FPGA的遗传算法硬件平台划分成两类模块：系统功能模块和算子功能模块。针对不同问题，可以在保持系统功能模块不变的前提下，选择不同的遗传算子功能模块完成所需要的优化运算。本文基于Xilinx公司的Virtex5系列FPGA平台，使用VerilogHDL语言实现了伪随机数发生模块、随机数接口模块、存储器接口/控制模块和系统控制模块等系统功能模块，以及基本位交叉算子模块、PMX交叉算子模块、基本位变异算子模块、交换变异算子模块和逆转变异算子模块等遗传算法功能模块，构建了系统功能构架和遗传算子库。该设计方法不仅使遗传算法平台在解决问题时具有更高的灵活性和通用性，而且维持了系统架构的稳定。本文设计了多峰值、不连续、不可导函数的极值问题和16座城市的旅行商问题 (TSP)对遗传算法硬件平台进行了测试。根据测试结果，该硬件平台表现良好，所求取的最优解误差均在1％以内。相对于软件实现，该系统在求解一些复杂问题时，速度可以提高2个数量级。最后，本文使用FPGA实现了粗粒度并行遗传算法模型，并用于 TSP问题的求解。将硬件平台的运行速度在上述基础上提高了近1倍，取得了显著的效果。关键词：遗传算法，硬件实现，并行设计，FPGA，TSP
上传时间： 2013-06-15
上传用户：hakim
针对冷链物流配送车辆路径优化问题，分析云计算模式下处理配送车辆实时路径的优势，建立了冷链物流配送车辆路径优化应用服务架构；并在该架构下获取多源实时交通信息，分析车辆配送时间和综合成本，构建了冷链物流配送车辆路径优化模型，并在云计算环境下利用粗粒度并行遗传算法对模型进行求解，实验结果表明云计算环境下冷藏车辆实时路径优化方法是有效的，该方法对冷链物流配送成本实现精细化控制，提高配送服务效率，具有实际意义。
上传时间： 2013-10-08
上传用户：peterli123456
ArcGIS产品线为用户提供一个可伸缩的，全面的GIS平台.ArcObjects包含了大量的可编程组件，从细粒度的对象（例如单个的几何对象）到粗粒度的对象（例如与现有ArcMap文档交互的地图对象）涉及面极广，这些对象为开发者集成了全面的GIS功能。
上传时间： 2017-03-06
上传用户：北方的孤狼
激光粒度仪
上传时间： 2013-10-08
上传用户：ouyangmark
落煤残存瓦斯量的确定是采掘工作面瓦斯涌出量预测的重要环节,它直接影响着采掘工作面瓦斯涌出量预测的精度,并与煤的变质程度、落煤粒度、原始瓦斯含量、暴露时间等影响因素呈非线性关系。人工神经网络具有表示任意非线性关系和学习的能力,是解决复杂非线性、不确定性和时变性问题的新思想和新方法。基于此,作者提出自适应神经网络的落煤残存瓦斯量预测模型,并结合不同矿井落煤残存瓦斯量的实际测定结果进行验证研究。结果表明,自适应调整权值的变步长BP神经网络模型预测精度高,收敛速度快 该预测模型的应用可为采掘工作面瓦斯涌出量的动态预测提供可靠的基础数据,为采掘工作面落煤残存瓦斯量的确定提出了一种全新的方法和思路。
上传时间： 2015-03-12
上传用户：熊少锋
提出了一种基于样本的分级检索 MPEG 视频的新方法:首先用I 帧的dct_dc_size 字段快速粗检,然后用断层摄影(tomography)法分析B 帧运动矢 量的时空分布特性以进一步缩小结果集,最后用DC 图像的精确匹配方法验证检索结果.试验结果表明,本方法 所需计算量较小,且可保证较高的检索精度.
标签： dct_dc_size tomography MPEG 帧
上传时间： 2013-12-30
上传用户：独孤求源
简单的用相位相关法来粗估计图像间的平移参数
上传时间： 2013-12-05
上传用户：rocketrevenge
