FPGA在演化硬件中的应用研究

   1 EHW的概念

     在二十世纪50年代，计算机之父Von Neumann就提出研制具有自繁殖与自修复能力并能进行通用计算的机器的设想，这就是演化硬件的概念雏形。一直到演化算法和大规模PLD的出现，这一梦想才具备了实现的可能。1992年日本的Hugo de Garis和瑞士联邦工学院的科学家同时正式提出了EHW的构想，短短几年这一新的领域获得了广泛的关注，并且正处于急剧升温之中。

     EHW指的是在与外部环境相互作用之后，能自主地、动态地改变自身结构和行为的硬件电路。它具有自组织、自适应、自修复功能，能适应不同环境要求和提高自身性能。这一特性获得主要归功于演化算法。

     EaAs是一类模拟自然界遗传进化规律的仿生学算法，它们首先随机产生一组待求优化问题的潜在可能矢量解（解称为染色体，解的集合称为种群，解中的分量称为基因）；然后采用变异、交叉、评价、选择等手段，优胜劣汰，不能进化，获得优化解。作为一种优化算法，它们也具有自适应、自修复的特性，本身还具有随机性及并行性。在搜索解空间时，能以很大概率找到全局解，不易陷入局部优化点。嵌入问题方式简单，寻优鲁棒性强，可以解决不连续、不可导、多目标、带各种约束条件的优化问题，因而成为EHW演化的“发动机”或“引擎”。

     EHW的简单定义为：演化算法+可编程逻辑器件。从目前EHW研究的内容看，EHW具两个方面的内容：①根据功能或指标的要求，采用EA技术对电路进行合成，形成新电路结构和参数。值得一提的是EA用于电路及系统设计由来已欠，但主要集中于利用电路参数设计电路板、布线、布局优化等方面，与本文所指的EHW有本质区别。②具有自组织、自适应自修复特性的硬件电路。此为EHW吸引人的地方，其为“自适应”。由于FPGA比以往PLD具有独特的优越性，目前大多数的EHW都采用FPGA器件。

    2 EHW的实现方法和演化方式

    从FPGA的原理可知，FPGA结构可以终描述为配置数据。因此对FPGA的演化，终可归结为对配置数据的演化，整个演化过程大约可描述成如下几步：

    ①设定EA参数，如交叉率、变异率、种群数等；②随机产生初始化种群Xi={xi1,xi2,…，xiR}，其中1≤i≤POP_SIZE；Xi为染色体，代表FPGA结构编码，如二进制串等；R为基因总数；③评价种群中的各染色体，获取相应的适应度函数值；④以某种方式选择部分种群，按指定的变异率、交叉率进行交叉、变异，形成新的子染色体；⑤评价表的染色体，与父代染色体一起按适应度函数值大小选出POP_SIZE的个体染色体作为下一代种群；⑥判别是否满足终止条件：是，结束；否，回到。

    EA染色体编码方式是影响EA计算速度和有效性的重要因素。根据编码方式和级别的不同，可将EHW进化方式分为三类：直接型、间接型和函数型。直接型的任务是直接进化结构位串以改变门级电路的连接。这种演化层次属于门级水平，缺点是染色体的表示过于庞大。间接型的任务并不直接进化结构位串，它采用了的表达方式，即用树或法则产生电路。文献提供了一个很典型的例子，它采用了硬件描述语言程序实现一个二进制加法器，染色体为按规则产生的衍生树，树的所有可能结果钭与电路结构的所有可能结果一一对应。每一个树可以产生一个结构功能描述程序块，如果该树是合活的话，这种方法降低了结构位串造成的计算复杂度，因此在实际EHW中应用较多。函数型进化也是另一种降低EA复杂性的方法，也属于表达，其进化的基本元素不是门电路，而是个基本的功能模块，如加、减模块等。

    对染色体的评价方式分为外向型和内向型两种。外向型的EA是在仿真环境中用软件进行的，染色体的评价值由仿真给出，只将每代的染色体才载到FPGA中，即在每代EA过程结束后EHW才重组。而内向型则将每代种群中的每个染色体都到FPGA中，把实际运行结果作为评价值，具有真实性，显然EHW重组的次数等于种群数的大小。

    EHW的自适应工作方式分为在线自适应和离线自适应两种。在线自适应又称为实时自适应，其学习过程、进化过程和运作过程是同步进行的。离线自适应则把实际工作和进化过程分为两个独立的阶段，一般先做进化设计，后投入实际工作。

   3 演化硬件存在的问题和发展前景

    EHW是一个新生事物，尚有许多不成熟和亟待解决问题。EHW的在线自适应方法还不完善。EA的特点就是是要重复进行“试凑性”的实验，造成系统严重的故障和灾难，因此当前报道的实例大多数属于离线自适应。解决方法是建立识别或仿真环境，从中提前判别和滤去可能对环境造成危害的劣质染色体，从而保证系统安全。

     某种意义上讲，EHW给系统和电路科学带来了革命性的理念和突破，作为新的电路设计手段，它能提供人工意想不到的设计方案，设计人员主要思考要完成什么电路、实现什么功能，而不是过多地考虑如何实现实。该方法对化的先验知识要求不高，特别善于处理特殊和复杂的约束条件，因此可大大减轻了工劳动负担，有效地提高产品质量。自1992年到现在，已有不少获得实际应用和总商品化的例子，如EHW制成的控制器成功地实现了假肢控制；EHW取代神经网络实现了高速的模式辩识，结果比神经网络好；EHW芯片实现了数据压缩等。也有人大胆地设想，随着EHW技术的发燕尾服，新型计算机可实现自动升级。