遗传算法是一种模拟自然界生物进化的智能优化算法,由于它简便易行、鲁棒性强,不依赖于专门的领域知识,仅需适应度函数作评价来指导其搜索过程,因而已在许多领域得到广泛的应用。迄今为止,对遗传算法的研究和应用主要集中在算法及其软件实现方面,但因其软件实现的速度较慢,使其在实时性要求高的场合的应用受到了限制。因此,研究遗传算法的硬件实现具有重要的理论意义和应用前景。本文首先对遗传算法的寻优机理、基本流程和主要算子进行了深入分析,根据硬件实现的特点,通过分析比较选定了适用的选择算子、交叉算子、变异算子和主要算法参数,并利用C语言编程实现了该算法模型,通过函数优化仿真实验验证了其可行性和有效性。之后依据算法要求以及现场可编辑门阵列(FPGA)的特点进行了模块划分与电路结构设计,具体包括初始种群、适应度计算、选择、交叉、变异、群体存储等功能模块。接着详细分析了各模块的功能、端口连接、内部结构等,并利用硬件描述语言完成了其具体设计,并在Altera的QuartusⅡ6.0集成开发环境下,经过功能仿真、综合、布局布线、下载等步骤,在CycloneⅡ系列EP2C35F672C6芯片上成功地实现了硬件遗传算法。利用多组测试函数进行了硬件实验,结果表明上述硬件遗传算法具有预期的寻优能力、实时性和较好的可扩缩性。最后,对上述设计和实验结果进行了分析,讨论了存在的不足以及可能的解决途径和思路。预期本文对于硬件遗传算法的研究与应用具有一定的参考价值。