图2为初始化模块仿真波形图。从图中可以看出，当复位信号reset_initial有效以后，立即对“r1_initial信号”和“r2_initial信号”赋初值，然后在下一个时钟的上升沿(5 ns处)，初始化开始，每次产生2个个体。
    图3为Fitness模块仿真图，适应度模块是个逻辑模块，只要输入的个体发生改变，其输出也就相应改变。图3即为仿真后的波形图，此时输出信号的右侧有值。上述实现的是f(x)=一|x|的求值，这里可以看到：当ina_fitness为“000000001”(实数1)和inb_fitness为 “000000011”(实数3)时候，outa_fitness为“100000001”(实数一1)、outb_fitness为 “100000011”(实数一3)。

图4为Random模块仿真图。图4中左侧的是信号名称，中间是信号的随，右侧是信号的波形图。由图4可以看出，在复位信号reset_radom2未变高之前，输出的2个随机数的值是初始值O；当复位信号有效后，2个输出立即由O转为2个非O的输出。

(2)实验
    下面将上述各个模块合在一起，构成一个完整的系统，对以下函数进行优化，并进行一定的说明。

图6是用基于FPGA的演化算法对上述函数进行优化后得到的最优结果。从上面可以看到，由上述方法得到的最优个体是“11111010”，最差个体是“11111010”。