基于生物学的电子电路设计
从进化论的角度来看，当这些变化发生时，个体的适应度会作相应的改变。当进化进行时，个体会适应这些变化重新获得高的适应度。基于进化论的电子电路设计就是利用这种原理,通过对设计结果进行多次地进化来提高其适应变化的能力。
电子电路进化设计架构如图１所示。图中给出了电子电路的设计的两种进化，分别是内部进化和外部进化。其中内
部进化是指硬件内部结构的进化，而外部进化是指软件模拟的电路的进化。这两种进化是相互独立的，当然通过外部进化得到的最终设计结果还是要由硬件结构的变化来实际体现。从图中可以看出，进化过程是一个循环往复的过程，其中是根据进化算法（遗传算法）的计算结果来进行的。整个进化设计包括以下步骤：
（１）根据设计的目的，产生初步的方案，并把初步方案用一组染色体（一组“０”和“１”表示的数据串）来表示，其中每个个体表示的是设计的一部分。染色体转化成控制数据流下载到ＦＰＧＡ上，用来定义ＦＰＧＡ的开关状态，从而确定可重构硬件内部各单元的联结，形成了初步的硬件系统。用来设计进化硬件的ＦＰＧＡ器件可以接受任意组合的数据流下载，而不会导致器件的损害。
（２）将设计结果与目标要求进行比较，并用某种误差表示作为描述系统适应度的衡量准则。这需要一定的检测手段和评估软件的支持。对不同的个体，根据适应度进行排序，下一代的个体将由最优的个体来产生。
（３）根据适应度再对新的个体组进行统计，并根据统计结果挑选一些个体。一部分被选个体保持原样，另一部分个体根据遗传算法进行修改，如进行交叉和变异，而这种交叉和变异的目的是为了产生更具适应性的下一代。把新一代染色体转化成控制数据流下载到ＦＰＧＡ中对硬件进行进化。
（４）重复上述步骤，产生新的数代个体，直到新的个体表示的设计方案表现出接近要求的适应能力为止。
一般来说通过遗传算法最后会得到一个或数个设计结果，最后设计方案具有对设计要求和系统工作环境的最佳适应性。这一过程又叫内部进化或硬件进化。
图中的右边展示了另一种设计可进化电路的方法，即用模拟软件来代替可重构器件，染色体每一位确定的是软件模拟电路的连接方式，而不是可重构器件各单元的连接方式。这一方法叫外部进化或软件进化。这种方法中进化过程完全模拟进行，只有最后的结果才在器件上实施。
进化电子电路设计中，最关键的是遗传算法的应用。在遗传算法的应用过程中，变异因子的确定是需要慎重考虑的，它的大小既关系到个体变异的程度，也关系到个体对环境变化做出反应的能力，而这两个因素相互抵触。变异因子越大，个体更容易适应环境变化，对系统出现的错误做出快速反应，但个体更容易发生突变。而变异因子较小时，系统的反应力变差，但系统一旦获得高适应度的设计方案时可以保持稳定。
对于可进化数字电路的设计，可以在两个层面上进行。一个是在基本的“与”、“或”、“非”门的基础上进行进化设计，一个是在功能块如触发器、加法器和多路选择器的基础上进行。前一种方法更为灵活，而后一种更适于工业应用。有人提出了一种基于进化细胞机（Ｃｅｌｌｕｌａｒ Ａｕｔｏｍａｔｏｎ）的神经网络模块设计架构。采用这一结构设计时，只需要定义整个模块的适应度，而对于每一模块如何实现它复杂的功能可以不予理睬，对于超大规模线路的设计可以采用这一方法来将电路进行整体优化设计。
３ 可进化电路设计环境
上面描述的软硬件进化电子电路设计可在图２所示的设计系统环境下进行。这一设计系统环境对于测试可重构硬件的构架及展示在ＦＰＧＡ可重构硬件上的进化设计很有用处。该设计系统环境包括遗传算法软件包、ＦＰＧＡ开发系统板、数据采集软硬件、适应度评估软件、用户接口程序及电路模拟仿真软件。
遗传算法由计算机上运行的一个程序包实现。由它来实现进化计算并产生染色体组。表示硬件描述的染色体通过通信电缆由计算机下载到有ＦＰＧＡ器件的实验板上。然后通过接口将布线结果传回计算机。适应度评估建立在仪器数据采集硬件及软件上，一个接口码将ＧＡ与硬件连接起来，可能的设计方案在此得到评估。同时还有一个图形用户接口以便于设计结果的可视化和将问题形式化。通过执行遗传算法在每一代染色体组都会产生新的染色体群组，并被转化为数据流传入实验板上。至于通过软件进化的电子电路设计，可采用Ｓｐｉｃｅ软件作为线路模拟仿真软件，把染色体变成模拟电路并通过仿真
《基于生物学的电子电路设计(第2页)》
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