基于生物学的电子电路设计

    关键词：可进化硬件 遗传算法 电子电路设计 现场可编程门阵列

在人类的科学研究中，有不少研究成果得益于大自然的启发，例如仿生学技术。随着计算机技术和电子技术的发展，许多的科学研究越来越与生物学紧密相联。在人工智能方面，已经实现了能用计算机和电子设备模仿人类生物体的看、听、和思维等能力；另一方面，受进化论的启发，科学家们提出了基于生物学的电子电路设计技术，将进化理论的方法应用于电子电路的设计中，使得新的电子电路能像生物一样具有对环境变化的适应、免疫、自我进化及自我复制等特性,用来实现高适应、高可靠的电子系统。这类电子电路常称为可进化硬件(ＥＨＷ, Ｅｖｏｌｖａｂｌｅ ＨａｒｄＷａｒｅ)。本文主要介绍可进化硬件ＥＨＷ的机理及其相关技术并根据这种机理对高可靠性电子电路的设计进行讨论。

１ ＥＨＷ的机理及相关技术

计算机系统所要求解决的问题日趋复杂，与此同时，计算机系统本身的结构也越来越复杂。而复杂性的提高就意味着可靠性的降低，实践经验表明，要想使如此复杂的实时系统实现零出错率几乎是不可能的，因此人们寄希望于系统的容错性能：即系统在出现错误的情况下的适应能力。对于如何同时实现系统的复杂性和可靠性，大自然给了我们近乎完美的蓝本。人体是迄今为止我们所知道的最复杂的生物系统，通过千万年基因进化，使得人体可以在某些细胞发生病变的情况下，不断地进行自我诊断，并最终自愈。因此借用这一机理，科学家们研究出可进化硬件（ＥＨＷ,Ｅｖｏｌｖａｂｌｅ ＨａｒｄＷａｒｅ），理想的可进化硬件不但同样具有自我诊断能力，能够通过自我重构消除错误，而且可以在设计要求或系统工作环境发生变化的情况下，通过自我重构来使电路适应这种变化而继续正常工作。严格地说，ＥＨＷ具有两个方面的目的，一方面是把进化算法应用于电子电路的设计中；另一方面是硬件具有通过动态地、自主地重构自己实现在线适应变化的能力。前者强调的是进化算法在电子设计中可替代传统基于规范的设计方法；后者强调的是硬件的可适应机理。当然二者的区别也是很模糊的。本文主要讨论的是ＥＨＷ在第一个方面的问题。
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    对ＥＨＷ的研究主要采用了进化理论中的进化计算（Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）算法,特别是遗传算法（ＧＡ）为设计算法，在数字电路中以现场可编程门阵列（ＦＰＧＡ）为媒介，在模拟电路设计中以现场可编程模拟阵列（ＦＰＡＡ）为媒介来进行的。此外还有建立在晶体管级的现场可编程晶体管阵列（ＦＰＴＡ），它为同时设计数字电路和和模拟电路提供了一个可靠的平台。下面主要介绍一下遗传算法和现场可编程门阵列的相关知识，并以数字电路为例介绍可进化硬件设计方法。

１．１ 遗传算法

遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程的一种自适应全局优化算法，它借鉴了物种进化的思想，将欲求解问题编码，把可行解表示成字符串形式，称为染色体或个体。先通过初始化随机产生一群个体，称为种群，它们都是假设解。然后把这些假设解置于问题的“环境”中，根据适应值或某种竞争机制选择个体（适应值就是解的满意程度），使用各种遗传操作算子（包括选择，变异，交叉等等）产生下一代（下一代可以完全替代原种群，即非重叠种群；也可以部分替代原种群中一些较差的个体，即重叠种群），如此进化下去，直到满足期望的终止条件，得到问题的最优解为止。

１．２ 现场可编程逻辑阵列(ＦＰＧＡ)

现场可编程逻辑阵列是一种基于查找表(ＬＵＴ, Ｌｏｏｋｕｐ Ｔａｂｌｅ)结构的可在线编程的逻辑电路。它由存放在片内ＲＡＭ中的程序来设置其工作状态，工作时需要对片内的ＲＡＭ进行编程。当用户通过原理图或硬件描述语言（ＨＤＬ）描述了一个逻辑电路以后， ＦＰＧＡ开发软件会把设计方案通过编译形成数据流，并将数据流下载至ＲＡＭ中。这些ＲＡＭ中的数据流决定电路的逻辑关系。掉电后，ＦＰＧＡ恢复成白片，内部逻辑关系消失，因此，ＦＰＧＡ能够反复使用，灌入不同的数据流就会获得不同的硬件系统，这就是可编程特性。这一特性是实现ＥＨＷ的重要特性。目前在可进化电子电路的设计中，用得最多得是Ｘｉｌｉｎｘ 公司的Ｖｉｒｔｅｘ系列 ＦＰＧＡ芯片。

２ 进化电子电路设计架构

本节以设计高容错性的数字电路设计为例来阐述ＥＨＷ的设计架构及主要设计步骤。对于通过进化理论的遗传算法来产生容错性，所设计的电路系统可以看作一个具有持续性地、实时地适应变化的硬件系统。对于电子电路来说，所谓的变化的来源很多，如硬件故障导致的错误，设计要求和规则的