一种基于遗传算法的FLASH模块组合方法技术

技术编号:22075146 阅读:33 留言:0更新日期:2019-09-12 13:57
本发明专利技术公开了一种基于遗传算法的FLASH模块组合方法,采用遗传算法对FLASH存储模块进行组合,主要内容包括数学模型建立和算法实现两部分内容,通过数学模型的建立,并通过算法对数学模型进行计算,求出最优组合,快速实现FLASH模块的组合,利用MATLAB进行算法实现,进化次数1000时,运行时间约为40s,远远小于人工挑选方法时间;组合后FLASH模块的容量得到充分利用,提高了固态存储器的可靠性。

A Combination Method of FLASH Modules Based on Genetic Algorithms

【技术实现步骤摘要】
一种基于遗传算法的FLASH模块组合方法
本专利技术属于电子信息
,具体涉及一种基于遗传算法的FLASH模块组合方法。
技术介绍
存储容量是星载固态存储器的一个重要指标,坏块是影响固态存储器容量的最主要原因。一方面由于工艺等原因FLASH存储芯片存在一定数量的初始坏块,另一方面在其使用过程中也会增加一定数量的坏块。随着FLASH存储芯片坏块数量的增加,固态存储器的存储容量会相应的减少,为保证固态存储器使用寿命末期存储容量满足可靠性设计要求,需要对所使用的FLASH存储模块进行挑选和组合,即从N个FLASH存储模块中选出M个(N≥M)进行组合,使得组成的存储阵列中初始坏块数最少,固态存储器的容量最大,进而降低使用周期中坏块问题对星载固态存储器存储容量的影响。目前FLASH模块组合方法主要采用人工挑选方法,费时费力,且组合精度较低。
技术实现思路
本专利技术针对人工挑选FLASH模块组合方法的弊端,采用遗传算法提高FLASH模块组合的效率和精度。为达到上述目的,本专利技术所述一种基于遗传算法的FLASH模块组合方法,包括以下步骤:步骤1:生成初始种群P0,初始种群P0包括多个个体,对个体进行编码,其中,每个个体代表一种FLASH模块组合;步骤2:建立评价函数,计算初始种群P0中个体的评价函数值;步骤3:令K=1,其中K为进化次数计数器;步骤4,对当前种群进行杂交和变异,得到新的种群C;步骤5,计算种群C中所有个体的评价函数值,并判断是否满足停止准则,若满足停止准则,则终止遗传算法,并输出最优个体,最优个体为进化过程中所得到的具有最大适应度个体,最优个体对应的存储芯片的组合即为FLASH模块组合结果;若不满足停止准则,则执行步骤6;步骤6,令K=K+1,并返回至步骤4。进一步的,步骤1中,采用染色体编码对初始种群P0中的个体进行编码,使用1~N共作为N个FLASH存储模块的编号,每个存储阵列上安装的FLASH存储模块的编码为由M个编号组成的编码串,N≥M,其中单个数字对应为基因,编码串对应于个体,在同一个编码串中每个数字只出现一次。进一步的,步骤2中建立的评价函数的表达式为:其中,i=1,2,3…m;j=1,2,3…n;k=1,2,3…p;m为存储阵列的数量,n为每个存储阵列上FLASH存储模块的数量,p为每个存储模块中基片的数量。进一步的,步骤4中,采用循环交叉法进行杂交;采用倒位变异算法进行变异。进一步的,步骤5中,停止准则为固定的进化次数T,T的取值范围为600~1000。进一步的,步骤1中,初始种群P0的生成采用随机方法。与现有技术相比,本专利技术至少具有以下有益的技术效果,将遗传算法引入到FLASH模块组合优化中,建立FLASH模块组合的数学模型,高效准确的对FLASH模块进行组合,当利用MATLAB进行算法实现时,进化次数为1000时,运行时间约为40s,远远小于人工挑选方法所花费的时间;FLASH模块组合后FLASH模块的容量得到充分利用,提高了固态存储器的可靠性;采用该方法可避免陷入局部最优,提高了组合的效率,主要应用于星载大容量固态存储器。进一步的,步骤1中,采用染色体编码对初始种群P0中的个体进行编码,使用1~N共作为N个FLASH存储模块的编号,每个存储阵列上安装的FLASH存储模块的编码为由M个数码组成的编码串,N≥M,其中单个数字对应为基因,编码串相应的对应于个体,在同一个编码串中每个数字只出现一次。进一步的,步骤2中建立的评价函数的表达式为:其中,i=1,2,3…m;j=1,2,3…n;k=1,2,3…p;m为存储阵列的数量,n为每个存储阵列上FLASH存储模块的数量,p为每个存储模块中基片的数量,即以坏块最少的FLASH存储模块组合为最终目标,从而得到最优的FLASH存储模块组合方案。进一步的,步骤4中,采用循环交叉法进行杂交,保证在杂交出的子代中不出现重复的基因码。进一步的,FLASH模块组合问题中每个FLASH模块的坏块数量具有很强的随机性,在选择不固定进化次数时很难给出一个停止条件,在本专利技术中选择固定的进化次数。所以步骤5中,停止准则为固定的进化次数T。进一步的,步骤1中,初始种群的生成采用随机方法,减少陷入局部最优的可能性。附图说明图1为本专利技术中算法图;图2为存储阵列的硬件结构图;图3为FLASH芯片存储结构图;图4为遗传算法种群进化图;图5为计算结果图。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进行详细说明。参照图1,一种基于遗传算法的FLASH模块组合方法,包括数学模型建立和算法实现两部分内容。其中数学模型建立主要内容为:每个存储器由m个存储阵列组成,每个存储阵列包括n个FLASH存储模块,每个存模块包括p个基片。设存储阵列i上第j个存储模块中第k个基片中坏块数量为Nijk,其中i=1,2,3…m;j=1,2,3…n;k=1,2,3…p;m为存储阵列的数量,n为每个存储阵列上FLASH存储模块的数量,p为每个存储模块中基片的数量。考虑到存储阵列中FLASH存储模块的排列方式以及存储容量的要求,任一存储阵列上所有FLASH存储模块的任一指定存储阵列都要满足为第i块存储阵列上总坏块数,Nmax为固态存储器的存储容量满足设计指标时所允许的最大坏块数量。在满足的条件下,的m个值的方差和越小则固态存储器的容量越大。FLASH存储模块组合的目标是获得的m个值的方差和的最小值,该问题为优化问题的范畴,方差最小时,FLASH存储模块的组合即为最终的FLASH存储模块组合。算法实现内容主要包括四部分:编码方法与初始种群生成方式、评价函数选择、遗传因子的确定以及终止条件分析四部分内容。1)编码方法与初始种群生成方式在FLASH模块组合问题上编码采用染色体编码,采用以下方法:每一个存储阵列作为一个染色体,将组成存储阵列的每一个FLASH存储模块表示为一个基因,FLASH存储模块数量即为染色体的基因数。FLASH存储模块编号用十进制数表示,使用1~N这N个数字作为N个FLASH存储模块的编号,每个存储阵列上安装的FLASH存储模块的编码为由M个数码组成的编码串(N≥M),其中单个数字对应为基因,编码串相应的对应于染色体,在同一个编码串中每个数字只出现一次。初始种群的生成采用随机方法,减少陷入局部最优的可能性。2)评价函数选择通过评价函数对个体的适应度进行评价,进而决定种群进化的方向,选择优化目标函数作为评价函数,在FLASH存储模块组合问题上,最终目标是选择坏块最少的FLASH存储模块组合。该问题是求方差和的最小值,因此属于最小值优化问题,所以取方差和为评价函数Fit_fun。3)遗传因子的确定遗传因子主要包括选择因子,交叉因子以及变异因子三部分。考虑到算法实现的简单性,选择因子采用轮赌方式。由于采用染色体编码的方法,而普通交叉算子无法确保基因码在编码串中只出现一次,即不能保证每个FLASH存储模块的编码只出现一次,为满足在子代中不出现重复的基因码的条件,交叉因子采用循环交叉。由于染色体编码的使用,通常采用的编码串中异位突变的编码算法在此处也不再适用,因此在该问题的解决中使用倒位变异、基于次序的变异或基于位置的变异算法,在本专利技术中变异因子使用的倒位变异。4)终止条件分析遗传算法的进化次本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于遗传算法的FLASH模块组合方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:生成初始种群P0,初始种群P0包括多个个体,对个体进行编码,其中,每个个体代表一种FLASH模块组合;步骤2:建立评价函数,计算初始种群P0中个体的评价函数值;步骤3:令K=1,其中K为进化次数计数器;步骤4,对当前种群进行杂交和变异,得到新的种群C;步骤5,计算种群C中所有个体的评价函数值,并判断是否满足停止准则,若满足停止准则,则终止遗传算法,并输出最优个体,最优个体对应的存储芯片的组合即为FLASH模块组合结果;若不满足停止准则,则执行步骤6;步骤6,令K=K+1,并返回至步骤4。

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的FLASH模块组合方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:生成初始种群P0,初始种群P0包括多个个体,对个体进行编码,其中,每个个体代表一种FLASH模块组合;步骤2:建立评价函数,计算初始种群P0中个体的评价函数值;步骤3:令K=1,其中K为进化次数计数器;步骤4,对当前种群进行杂交和变异,得到新的种群C;步骤5,计算种群C中所有个体的评价函数值,并判断是否满足停止准则,若满足停止准则,则终止遗传算法,并输出最优个体,最优个体对应的存储芯片的组合即为FLASH模块组合结果;若不满足停止准则,则执行步骤6;步骤6,令K=K+1,并返回至步骤4。2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的FLASH模块组合方法,其特征在于,步骤1中,采用染色体编码对初始种群P0中的个体进行编码,使用1~N共作为N个FLASH存储模块的编号,每个存储阵列上安装的FLASH存储模块的编码为由M个编号组成的编码串,N≥M,其中单个数字对应为基因,编码串对应于个体,在同一...

【专利技术属性】
技术研发人员:邵明强刘晓飞
申请(专利权)人:西安微电子技术研究所
类型:发明
国别省市:陕西,61

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