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Parallel hardware implementation of the brain storm optimization algorithm using FPGAs

机译：使用FPGA的脑风暴优化算法的并行硬件实现

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Brain Storm Optimization (BSO) is a metaheuristic algorithm that has been gaining attention in solving engineering problems. The algorithm emulates the human brainstorming procedure by initializing a population and optimizing it over several generations. The algorithm enjoys intrinsic parallelism that enables the development of high-speed hardware implementations. However, investigations on accelerating the BSO are yet limited in the literature. In this paper, we present a parallel BSO processor under Field Programmable Gate Arrays (FPGAs). The development includes sequentially modeling the algorithm, deriving parallel versions, targeting a rich set of benchmark evaluation functions, and performing thorough validations. The results confirm the achievement of appealing performance characteristics that significantly outperform software implementations in terms of execution speed. The paper includes thorough analysis, evaluation, and sets the ground for future works. (C) 2020 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：脑风暴优化（BSO）是一种在解决工程问题方面的一种成群质算法。该算法通过初始化人口并优化几代人来模拟人体头脑风暴程序。该算法享有内在的并行性，可以开发高速硬件实现。但是，关于加速BSO的调查尚未有限于文献。在本文中，我们在现场可编程门阵列（FPGA）下呈现了一个并行BSO处理器。该开发包括顺序建模算法，导出并行版本，针对丰富的基准评估功能，并执行彻底验证。结果证实了在执行速度方面取得了显着优于软件实现的吸引力的性能特征。本文包括彻底的分析，评估，并为未来作品设定地面。 （c）2020 Elsevier B.v.保留所有权利。

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