基于模拟退火遗传算法的SOPC软硬件划分系统的研究

论文摘要

随着微电子技术和计算机技术的飞速发展,PLD、EDA、SOPC、IP核、嵌入式系统等新概念新技术层出不穷,新技术的应用迅速渗透到电子、通信、仪器仪表、航空航天等领域,有力地推动了社会生产力的发展和社会信息化程度的提高。基于FPGA和NiosⅡ嵌入式软核的可编程片上系统(SOPC)以其设计灵活、可裁剪、软硬件可编程等特点和优势,为广大设计者所关注。论文紧跟嵌入式系统的发展趋势,针对传统的嵌入式系统开发方法的局限性,探究了基于SOPC的软硬件协同设计中的划分方法。同时研究了模拟退火算法(SA)和遗传算法(GA),并把两种算法有机地结合起来,由于遗传算法固有的缺陷以及模拟退火算法局部寻优的能力,在遗传算法中结合模拟退火算法正好实现了优势互补。在基于Nios的SOPC设计领域,把结合后的算法的划分思想运用到系统设计中,实现了一个比较优化的系统。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究的背景和意义
• 1.1.1 传统嵌入式系统设计方法的局限性
• 1.1.2 SOPC设计技术
• 1.2 论文研究的内容
• 1.3 论文结构安排
• 2 软硬件划分
• 2.1 划分种类
• 2.2 划分中存在的问题
• 2.2.1 说明抽象的层次
• 2.2.2 划分粒度问题
• 2.2.3 系统中元件的分配
• 2.2.4 指标和估计问题
• 2.2.5 划分算法问题
• 2.3 软硬件划分模型
• 2.3.1 数据流图模型
• 2.3.2 任务流图模型
• 2.3.3 过程模型
• 2.3.4 UML（Unit Model Language）模型
• 2.3.5 控制/数据流图模型
• 2.4 SOPC软硬件划分
• 3 模拟退火算法及遗传算法
• 3.1 模拟退火算法
• 3.1.1 模拟退火算法的原理
• 3.1.2 模拟退火算法的流程
• 3.1.3 模拟退火算法的特点
• 3.2 遗传算法
• 3.2.1 遗传算法的生物基础
• 3.2.2 遗传算法的理论基础
• 3.2.3 遗传算法的实现技术
• 3.2.4 遗传算法的特点
• 3.2.5 遗传算法的改进思路
• 3.3 遗传算法与模拟退火算法的结合
• 3.3.1 遗传算法和模拟退火算法相结合的出发点
• 3.3.2 模拟退火混合遗传算法的特点
• 4 SOPC软硬件划分系统设计
• 4.1 SOPC系统软硬件划分
• 4.1.1 种群的初始化及算法过程中控制参数的设定
• 4.1.2 父个体选择策略
• 4.1.3 交叉算子
• 4.1.4 变异算子
• 4.1.5 适应函数和目标函数
• 4.1.6 划分结果
• 4.2 SOPC的设计原则
• 4.3 SOPC系统开发工具及设计流程
• 4.3.1 QuartusII
• 4.3.2 SOPC Bui1der
• 4.3.3 NiosII IDE
• 4.3.4 SOPC系统开发流程
• 4.4 系统实现
• 4.4.1 SOPC系统硬件设计
• 4.4.2 SOPC系统软件设计
• 4.4.3 系统调试
• 5 结论和展望
• 5.1 本文完成的主要工作
• 5.2 后续工作以及未来展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间己发表的学术论文