Sistema embarcado reconfigurável de forma estática por programação genética utilizando hardware evolucionário híbrido

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Almeida, Manoel Aranda de
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSCAR
Texto Completo: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/8000
Resumo: The use of technology based on Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), a reconfigurable technology, has become a frequent object of study. This technique is feasible and a promising application in the development of embedded systems, however, the difficulty in finding a flexible and efficient way to perform such an application is their bigger problem. In this work, a virtual and reconfigurable architecture (AVR) in FPGA for hardware applications is presented using a Genetic Programming Software on the development of an optimal reconfiguration for this AVR, in order to build a hardware capable of performing a given task in an embedded system. This proposal is a simple, flexible and efficient way to achieve appropriate applications in embedded systems, when compared to other reconfigurable hardware techniques. The representation of phenotype of the proposed evolutionary system is based on a bi-dimensional network function elements (EF). The GPLAB tool for MATLAB is used in Genetic Programming, and the solution found by this procedure is converted into a memory mapping to represent the best solution, where it is used to reconfigure the hardware. In the tests, GPLAB found results for logic circuits in a few generations, and for image filters containing efficient solutions, where there was little hardware occupation, especially memory, in the cases this has been presented, with a reduced chromosome size, shows a proposal efficiency.
id SCAR_d583bc88c29c85a7dcdee4c37c1ecb89
oai_identifier_str oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/8000
network_acronym_str SCAR
network_name_str Repositório Institucional da UFSCAR
repository_id_str 4322
spelling Almeida, Manoel Aranda dePedrino, Emerson Carloshttp://lattes.cnpq.br/6481363465527189http://lattes.cnpq.br/2889169146811970f253d693-db0e-4474-8a98-8fd9080dfef62016-10-20T18:28:13Z2016-10-20T18:28:13Z2016-03-04ALMEIDA, Manoel Aranda de. Sistema embarcado reconfigurável de forma estática por programação genética utilizando hardware evolucionário híbrido. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2016. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/8000.https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/8000The use of technology based on Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), a reconfigurable technology, has become a frequent object of study. This technique is feasible and a promising application in the development of embedded systems, however, the difficulty in finding a flexible and efficient way to perform such an application is their bigger problem. In this work, a virtual and reconfigurable architecture (AVR) in FPGA for hardware applications is presented using a Genetic Programming Software on the development of an optimal reconfiguration for this AVR, in order to build a hardware capable of performing a given task in an embedded system. This proposal is a simple, flexible and efficient way to achieve appropriate applications in embedded systems, when compared to other reconfigurable hardware techniques. The representation of phenotype of the proposed evolutionary system is based on a bi-dimensional network function elements (EF). The GPLAB tool for MATLAB is used in Genetic Programming, and the solution found by this procedure is converted into a memory mapping to represent the best solution, where it is used to reconfigure the hardware. In the tests, GPLAB found results for logic circuits in a few generations, and for image filters containing efficient solutions, where there was little hardware occupation, especially memory, in the cases this has been presented, with a reduced chromosome size, shows a proposal efficiency.O uso da tecnologia baseada em Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), de forma reconfigurável, para a solução de diversos problemas atuais, tem se tornado um frequente objeto de estudo. Essa técnica é de aplicação viável e promissora na elaboração de sistemas embarcados, porém, a dificuldade em encontrar uma forma flexível e eficiente de realizar tal aplicação é o seu maior problema. Neste trabalho, é apresentada uma arquitetura virtual e reconfigurável (AVR) em FPGA para aplicações em hardware, utilizando um software de Programação Genética na elaboração de uma reconfiguração ótima para esta AVR, de forma a construir um hardware capaz de efetuar uma determinada tarefa em um sistema embarcado. Esta proposta é uma forma simples, flexível e eficiente de realizar aplicações adequadas em sistemas embarcados, quando comparada a outras técnicas de hardware reconfigurável. A representação do fenótipo no sistema evolutivo proposto se baseia em uma rede de elementos de função (EF) bidimensional. A ferramenta GPLAB, para MATLAB, é usada na Programação Genética, e a solução encontrada por esta é convertida em um mapeamento de memória com o cromossomo da melhor solução, onde este é usado para reconfigurar o hardware. Nos testes realizados, a GPLAB encontrou resultados para circuitos lógicos em poucas gerações, e para filtros de imagem encontrou soluções eficientes, onde ocorreu pouca ocupação de hardware, principalmente da memória nos casos apresentados, apresentando um cromossomo de tamanho reduzido, o que demonstra uma boa eficiência da proposta.Não recebi financiamentoporUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCCUFSCarArquitetura virtual reconfigurávelFPGAHardware evolucionárioGPLABProgramação genéticaVirtual Reconfigurable ArchitectureField Programmable Gate ArraysEvolvable HardwareGenetic programmingCartesian genetic programmingEmbedded systemsProgramming embedded systemsDigital Image ProcessingCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOSistema embarcado reconfigurável de forma estática por programação genética utilizando hardware evolucionário híbridoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisOnline6006008f641ac4-ef66-4fde-b5d9-8a5e4cfacc8ainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALDissMAA.pdfDissMAA.pdfapplication/pdf3325891https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/8000/1/DissMAA.pdf1b4744d48d74943990bed42753cc4b4cMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81957https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/8000/2/license.txtae0398b6f8b235e40ad82cba6c50031dMD52TEXTDissMAA.pdf.txtDissMAA.pdf.txtExtracted texttext/plain148254https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/8000/3/DissMAA.pdf.txt71e5dae37713a343a7afdd1887e80e67MD53THUMBNAILDissMAA.pdf.jpgDissMAA.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9256https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/8000/4/DissMAA.pdf.jpg3c4cb28b01a7d71d1f2571599c442da8MD54ufscar/80002023-09-18 18:31:03.882oai:repositorio.ufscar.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:31:03Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false
dc.title.por.fl_str_mv Sistema embarcado reconfigurável de forma estática por programação genética utilizando hardware evolucionário híbrido
title Sistema embarcado reconfigurável de forma estática por programação genética utilizando hardware evolucionário híbrido
spellingShingle Sistema embarcado reconfigurável de forma estática por programação genética utilizando hardware evolucionário híbrido
Almeida, Manoel Aranda de
Arquitetura virtual reconfigurável
FPGA
Hardware evolucionário
GPLAB
Programação genética
Virtual Reconfigurable Architecture
Field Programmable Gate Arrays
Evolvable Hardware
Genetic programming
Cartesian genetic programming
Embedded systems
Programming embedded systems
Digital Image Processing
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
title_short Sistema embarcado reconfigurável de forma estática por programação genética utilizando hardware evolucionário híbrido
title_full Sistema embarcado reconfigurável de forma estática por programação genética utilizando hardware evolucionário híbrido
title_fullStr Sistema embarcado reconfigurável de forma estática por programação genética utilizando hardware evolucionário híbrido
title_full_unstemmed Sistema embarcado reconfigurável de forma estática por programação genética utilizando hardware evolucionário híbrido
title_sort Sistema embarcado reconfigurável de forma estática por programação genética utilizando hardware evolucionário híbrido
author Almeida, Manoel Aranda de
author_facet Almeida, Manoel Aranda de
author_role author
dc.contributor.authorlattes.por.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/2889169146811970
dc.contributor.author.fl_str_mv Almeida, Manoel Aranda de
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Pedrino, Emerson Carlos
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/6481363465527189
dc.contributor.authorID.fl_str_mv f253d693-db0e-4474-8a98-8fd9080dfef6
contributor_str_mv Pedrino, Emerson Carlos
dc.subject.por.fl_str_mv Arquitetura virtual reconfigurável
FPGA
Hardware evolucionário
GPLAB
Programação genética
topic Arquitetura virtual reconfigurável
FPGA
Hardware evolucionário
GPLAB
Programação genética
Virtual Reconfigurable Architecture
Field Programmable Gate Arrays
Evolvable Hardware
Genetic programming
Cartesian genetic programming
Embedded systems
Programming embedded systems
Digital Image Processing
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
dc.subject.eng.fl_str_mv Virtual Reconfigurable Architecture
Field Programmable Gate Arrays
Evolvable Hardware
Genetic programming
Cartesian genetic programming
Embedded systems
Programming embedded systems
Digital Image Processing
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
description The use of technology based on Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), a reconfigurable technology, has become a frequent object of study. This technique is feasible and a promising application in the development of embedded systems, however, the difficulty in finding a flexible and efficient way to perform such an application is their bigger problem. In this work, a virtual and reconfigurable architecture (AVR) in FPGA for hardware applications is presented using a Genetic Programming Software on the development of an optimal reconfiguration for this AVR, in order to build a hardware capable of performing a given task in an embedded system. This proposal is a simple, flexible and efficient way to achieve appropriate applications in embedded systems, when compared to other reconfigurable hardware techniques. The representation of phenotype of the proposed evolutionary system is based on a bi-dimensional network function elements (EF). The GPLAB tool for MATLAB is used in Genetic Programming, and the solution found by this procedure is converted into a memory mapping to represent the best solution, where it is used to reconfigure the hardware. In the tests, GPLAB found results for logic circuits in a few generations, and for image filters containing efficient solutions, where there was little hardware occupation, especially memory, in the cases this has been presented, with a reduced chromosome size, shows a proposal efficiency.
publishDate 2016
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2016-10-20T18:28:13Z
dc.date.available.fl_str_mv 2016-10-20T18:28:13Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2016-03-04
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv ALMEIDA, Manoel Aranda de. Sistema embarcado reconfigurável de forma estática por programação genética utilizando hardware evolucionário híbrido. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2016. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/8000.
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/8000
identifier_str_mv ALMEIDA, Manoel Aranda de. Sistema embarcado reconfigurável de forma estática por programação genética utilizando hardware evolucionário híbrido. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2016. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/8000.
url https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/8000
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.confidence.fl_str_mv 600
600
dc.relation.authority.fl_str_mv 8f641ac4-ef66-4fde-b5d9-8a5e4cfacc8a
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de São Carlos
Câmpus São Carlos
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFSCar
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de São Carlos
Câmpus São Carlos
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFSCAR
instname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)
instacron:UFSCAR
instname_str Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)
instacron_str UFSCAR
institution UFSCAR
reponame_str Repositório Institucional da UFSCAR
collection Repositório Institucional da UFSCAR
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/8000/1/DissMAA.pdf
https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/8000/2/license.txt
https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/8000/3/DissMAA.pdf.txt
https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/8000/4/DissMAA.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 1b4744d48d74943990bed42753cc4b4c
ae0398b6f8b235e40ad82cba6c50031d
71e5dae37713a343a7afdd1887e80e67
3c4cb28b01a7d71d1f2571599c442da8
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1813715564773769216