A water particle swarm optimization algorithm FPGA realization method based on the technical scheme is based on characteristics of FPGA high speed real-time operation, using full parallel architecture, to achieve full flow structure of a basic particle unit in PSO algorithm; at the same time the number of signal processing methods, given a specific particle on the phase specific channel data. This method of FPGA based full flow particle swarm optimization algorithm can completely replace the original program of multiple particles which have to monopolize the hardware resources by using separate modules. In this way, we can not only save hardware resources without reducing the working clock, but also realize the PSO algorithm of large-scale population, so it can be applied in the field of high-speed real-time digital processing.
【技术实现步骤摘要】
一种基于FPGA的全流水粒子群优化算法实现方法
本专利技术涉及人工智能算法的高速实时信号处理领域,特别涉及一种大规模粒子群优化算法硬件实现方案,具体是一种基于现场可编程门阵列(FieldProgrammableGateArray,简称FPGA)硬件全流水粒子群优化算法的实现方法。
技术介绍
粒子群算法(ParticlesSwarmOptimization,PSO)属于进化类人工智能算法,于1995年由Kennedy和Eberhart两位学者提出,是一种群体智能搜索算法,其原理在于模拟鸟群觅食的过程搜索全局最优解。经过20多年的探索和发展,PSO算法性能趋于完善,与诸如遗传算法、退火算法等进化算法相比,在搜索全局最优值和收敛速度方面的性能更加优越,而且其迭代更新公式的简单数学形式表达,表明其具有易于硬件实现的优势。目前,PSO算法更多地应用于软件领域,在硬件领域实现的情况少之又少。纵使有少部分学者提出相关实现方案,也仅采用规模很小的种群进行实现,且需耗费大量的硬件资源,而粒子群算法性能与粒子种群大小有着很大的关系,种群越多性能自然越好。因此,原有的小规模种群实现方案完全无法适用于高速实时数字信号处理领域。FPGA是拥有大规模可编程的门逻辑阵列,具有高度的并行性。近年来,随着FPGA产品性能的快速提升,其在高速实时数字信号处理领域发挥的作用越来越大。从理论上说,采用FPGA非常有利于PSO等并行性搜索算法的实现,但由于传统的并行实现方案是对所有种群粒子采用单独模块的并行实现方式,这样,当PSO的种群规模较大时,这种传统做法需耗费相当多的硬件资源,不适合工程化。 ...
【技术保护点】
一种基于FPGA的全流水粒子群优化算法实现方法,其特征在于,包括以下步骤:第一步,构建单个种群粒子的流水化处理流程;第(1)步,描述粒子的处理过程:为表述方便,记种群规模大小为N,即粒子群数量,种群记为P=(P
【技术特征摘要】
1.一种基于FPGA的全流水粒子群优化算法实现方法,其特征在于,包括以下步骤:第一步,构建单个种群粒子的流水化处理流程;第(1)步,描述粒子的处理过程:为表述方便,记种群规模大小为N,即粒子群数量,种群记为P=(P1,P2,P3,…,PN)T,迭代速度向量记为V=(V1,V2,V3,…,VN)T,种群个体最优值记为Ppbest=(Ppbest1,Ppbest2,...PpbestN)T,种群的全局最优值为Pgbest,对于特定的粒子i在第k次迭代时,其速度和位置的更新过程描述如下等式:其中,c1,c2是两个常数,取为2;r1,r2是两个范围为[0,1]的随机数;ωk是惯性权重,主要用来平衡算法的局部和全局搜索能力;其中,1>ωmax>ωmin>0,ωmax,ωmin分别为ω的最大值和最小值,分别取值为0.9和0.4,k为当前迭代次数,K在FPGA实现中记为粒子更新的总次数;第(2)步,依据更新公式,构建单个粒子硬件流水化实现处理过程。为得到流水化处理结构,首先,Ppbest与Pgbest同时与当前的种群粒子位置P作减法,粒子速度矢量V和位置P做相应的延时处理;然后同时做三个乘法器,位置P作相应延时,将乘法之后的结果依次作二输入加法,所得结果再经范围限制判断之后,输出其中一路作为下一次迭代的粒子速度矢量,另一路则与位置P作加法后得到的结果一齐作为下一次迭代的位置矢量,而位置P在作加法前已作了相应的延时,这样便完成了粒子的位置和速度更新过程;第二步,获取当前种群中的粒子个体最优值和全局最优值:这是采用全流水化多相结构来替代并行独立运...
【专利技术属性】
技术研发人员:韩方剑,余莉,黄少冰,
申请(专利权)人:湖南省瞬渺通信技术有限公司,
类型:发明
国别省市:湖南,43
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