數字電路在線進化設計的研究

摘 要：本文探討了可在不良情況下可靠高效運行的電路系統，概述了EHW的定義與內涵，分析了EHW的工作原理，詳細闡述了數字電路的在線進化設計方法與過程。驗證了演化硬件理論的有效性以及演化算法的收斂性。

關鍵詞：數字電路；遺傳算法；在線進化；可編程芯片

0 引言

當在高溫、深海、航天以及強干擾等惡劣環境中運行時，超大規模集成電路（VLSI）由于受到不良因素的影響，極易引起局部電路受損，從而導致全局電路系統性故障。而在這些特殊環境中，無法實現人工直接修復，因此無法采用的傳統的板級重構技術進行自修復，此時必須考慮提高VLSI本身的容錯性能，并提高系統的故障自我恢復能力，從而提升整個系統的性能與可靠性。本文擬采用演化硬件技術（EHW）設計一種全新的硬件電路。EHW是一種容錯性能良好的新興邏輯電路設計算法，基于此技術的集成電路系統可據自身的故障特點以及物理性質等參數動態調整系統內部的電路構造，從而實現電路系統的自我修復，減小外界因素造成的不良影響，充分保證電路系統的有效性和可靠性。演化硬件技術具有廣闊的應用前景，對高溫、強干擾、高負荷等惡劣環境有著很好的適應性，可在軍事、航空航天等領域發揮重要作用。

1 演化硬件的基本原理

基于演化硬件（BHW）技術的電路系統可根據工作參數（如溫度、輻射強度等參數）的變更而實時自主調整電路機構及相關系統參數，從而獲得可適應對應環境的電路，這種類型的電路具有類似于生物的自修復、自適應以及自組織功能，所以也叫做仿生硬件。演化硬件的定義可用如下公式來表示：演化硬件=可編程邏輯原件+演化算法（EHW= PLDs + EAs）。可編程集成電路時演化硬件技術的物質基礎，而演化算法這是理論與方法等軟件基礎。

1.1 演化算法

EHW的核心理念是采用遺傳算法對那些可以進行重新配置的硬件設施進行重配優化。遺傳算法的基本思想是進化論中的自然選擇、優勝劣汰、物種遺傳以及適者生存法則等。首先生成一組待優化的潛在可能解，然后經過交叉、變異、篩選等一些列過程，逐漸進化得到最優解。然而交叉、變異、篩選等進化過程具有一定的隨機性，可能在進化過程中損害適應度最好的個體，從而降低了種群的平均適應度，因此進化過程中應當保留適應度最好的個體，從而提高算法的收斂速度。本文的EHW算法采用最優模型保留算法，父代中適應度最強的個體不參與交叉變異等進化過程，而是自己保留到子代中替換子代中適應度最低的個體。該算法的具體步驟如下：

（1）對當前種群進行遍歷搜索，查找出種群中適應度最高和最低的個體；

（2）若步驟（1）中查找得到的適應度最佳個體比歷代最佳個體的適應度高，則將該特體作為新的歷代最佳個體；

（3）將歷代最佳個體替換掉當前種群中的最差個體。

最優模型保留算法的程序流程圖如下：

1.2 EHW的實現步驟

EHW的基本思想是將可編程邏輯原件的結構位串作為遺傳算法中的進化染色體，在進化過程中不斷自適應調整得到滿足環境參數和性能的最優電路結構。其實現過程主要包括以下幾個步驟：（1）選擇編碼模式，即確定優化算法求解問題，此處為電路結構求解問題，電路結構的優化求解通常不是直接作用在解空間而是對問題解的一種編碼表示；（2）根據電路系統的運行環境及性能要求確定電路系統的測試響應、性能指標參數。電路測試評估方法包括在線實時測試以及基于電路數學的數字仿真兩種；（3）確定合適的進化算法，選取種群個體的適應度評價函數、算子操作算法及算法結束條件等進化參數；（4）采用硬件或計算機編程方法實現進化算法。

EHW分為外部演化硬件和內部演化硬件兩種方法，具體見圖2。外部演化方式指的是對電子器件進行分析建模，將對應電路結構的元件配置為作為遺傳算法的進化染色體，并通過模型進行優化處理，得到理想的預期目標，然后將優化后的染色體下載至硬件中進行器件重構。而內部演化方式是對每一代種群中的每一個個體均下載至硬件中，然后依據一定的準則對這些電路結構進行性能評判，并篩選出最優的電路結構，這對電路硬件的快速重構能力提出了很高的要求。

2 結束語

演化硬件技術是一種新興的電路優化方案，為VLSI系統優化提供了一種快速有效的方法，具有良好的應用前景。本文基于基礎的數字電路分析了電路的進化設計步驟，并驗證了演化算法的良好收斂性以及該方法的可行性，分析發現基于EHW技術的電路系統可適應高溫、強磁場、強干擾等惡劣環境。在今后相關的研究工作中，染色體進化規模是一個重點方向，即如何確定進化模型與改進遺傳算法，從而達到提高電路的在線進化效率，提高系統的穩定性和可靠性。電子學與演化算法的融合為硬件自動化設計、電路自修復與自適應創造了全新的方案。

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作者簡介：容濤濤（1986-），男，陜西寶雞人，碩士，助教，主要研究方向：集成電路設計。