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演化硬件(Evolvable Hardware，简称EHW)是一种将进化算法与可编程器件有机结合在一起的硬件系统，包含电路进化设计和自适应硬件两大主要分支。电路进化设计是利用进化算法的全局搜索性在搜索空间内寻找满足要求的电路结构，是实现自适应硬件的前提和基础，因而成为当前研究的热点。本文主要研究逻辑电路的进化设计，概括起来主要做了以下几个方面的研究工作： (1)研究了EHW的含义、原理及实现方式，对EHW的关键技术—可编程器件及进化算法做了详细分析，并指出了当前EHW研究中一些亟待解决的问题。 (2)研究了遗传算法(Genetic Algorithm，简称GA)的相关理论及技术，以可编程逻辑阵列(Programmable Logic Array，简称PLA)作为载体进行了简单的电路进化设计；与传统的电路设计方法，如卡诺图、函数表达式、二元判定图等相比，电路进化设计能拓展设计空间，并得到更高效、新颖的电路结构。 (3)研究了免疫算法(Immune Algorithm，简称IA)的相关理论，并设计了一种改进的免疫遗传算法(Adaptive Immune Genetic Algorithm，简称AIGA)，利用抗体适应度的比值来定义抗体的相似度，在此基础上改进了抗体的选择策略，保持种群中抗体多样性的同时避免算法的局部收敛；提取每代中的优秀抗体作为“疫苗”来替换适应度低的抗体，同时设计了自适应的交叉、变异概率策略来提高算法的全局收敛速度；最后通过相关的函数实验来验证AIGA的快速收敛性。 (4)针对电路进化设计过程中传统进化算法收敛速度慢且易陷入局部最优解等问题，提出了一种基于笛卡尔遗传编程( Cartesian Genetic Programming，简称CGP)的适于逻辑电路进化设计的AIGA算法。对种群中抗体进行多目标评估，采用精英保留策略将优秀抗体作为记忆单元保存，并改进抗体的选择机制；为保证抗体的有效性，以单个节点作为整体进行单点交叉、单点变异操作；最后用该算法进化2位乘法器电路，并与GA、IA算法进行比较，实验表明AIGA能有效地减少进化的迭代次数，提高算法的收敛速度，并设计出更加高效、新颖的电路结构。