Programação genética cartesiana com recombinação e mutação guiada aplicada ao projeto de circuitos lógicos combinacionais
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFJF |
Texto Completo: | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/123456789/10183 |
Resumo: | Diversas abordagens são encontradas na literatura no que tange ao uso de técnicas de computação evolucionista para o projeto de circuitos digitais. Entretanto, o problema da escalabilidade continua sendo um gargalo para o hardware evolutivo. Estas técnicas mostraram-se promissoras por encontrar projetos que fogem a concepção humana. Dentre os circuitos digitais, os lógicos combinacionais compreendem uma grande parte, incluindo circuitos aritméticos (somadores e multiplicadores), comparadores, entre outros. A Programação Genética Cartesiana (CGP) e apontada como o método evolutivo mais e ciente para o projeto de circuitos digitais. O uso da CGP no projeto de circuitos lógicos combinacionais e abordado aqui, al em da proposta de métodos para auxilia-la. As principais contribuições: (i) um estudo sobre as difculdades da CGP na obtenção de circuitos factíveis, (ii) um operador de recombinação, (iii) um operador de mutação que age no pior subgrafo da CGP, denominado Guided Active Mutation(GAM), (iv) uma abordagem que módica a Estratégia Evolutiva (ES) comumente usada na CGP passando a operar com duas estratégias de mutação, (v) o uso de multiplexadores como elemento lógico no conjunto de funções da CGP, e (vi) um novo método de evolução de circuitos lógicos em três etapas através do acoplamento de um multiplexador de duas entradas em cada uma das do circuito. Os experimentos computacionais que validaram os métodos propostos foram compostos de problemas largamente utilizados na literatura e de circuitos benchmark. Nos experimentos realizados, o operador de recombina c~ao mostra-se importante para o aumento da quantidade de circuitos factíveis encontrados e, quando combinado com o operador de mutação GAM e a modificação da ES, para a diminuição no número de avaliações necessárias para obter soluções factíveis. Além disso, as abordagens que utilizam multiplexadores, além de também diminuir o numero de avaliações necessárias para obter factibilidade, foram capazes de evoluir circuitos com maior quantidade de entradas do que os métodos tradicionais. |
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Bernardino, Heder Soareshttp://lattes.cnpq.br/Oliveira, Itamar Leite dehttp://lattes.cnpq.br/Silva, José Eduardo Henriques da2019-06-25T14:15:10Z2019-05-302019-06-25T14:15:10Z2019-02-28https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/123456789/10183Diversas abordagens são encontradas na literatura no que tange ao uso de técnicas de computação evolucionista para o projeto de circuitos digitais. Entretanto, o problema da escalabilidade continua sendo um gargalo para o hardware evolutivo. Estas técnicas mostraram-se promissoras por encontrar projetos que fogem a concepção humana. Dentre os circuitos digitais, os lógicos combinacionais compreendem uma grande parte, incluindo circuitos aritméticos (somadores e multiplicadores), comparadores, entre outros. A Programação Genética Cartesiana (CGP) e apontada como o método evolutivo mais e ciente para o projeto de circuitos digitais. O uso da CGP no projeto de circuitos lógicos combinacionais e abordado aqui, al em da proposta de métodos para auxilia-la. As principais contribuições: (i) um estudo sobre as difculdades da CGP na obtenção de circuitos factíveis, (ii) um operador de recombinação, (iii) um operador de mutação que age no pior subgrafo da CGP, denominado Guided Active Mutation(GAM), (iv) uma abordagem que módica a Estratégia Evolutiva (ES) comumente usada na CGP passando a operar com duas estratégias de mutação, (v) o uso de multiplexadores como elemento lógico no conjunto de funções da CGP, e (vi) um novo método de evolução de circuitos lógicos em três etapas através do acoplamento de um multiplexador de duas entradas em cada uma das do circuito. Os experimentos computacionais que validaram os métodos propostos foram compostos de problemas largamente utilizados na literatura e de circuitos benchmark. Nos experimentos realizados, o operador de recombina c~ao mostra-se importante para o aumento da quantidade de circuitos factíveis encontrados e, quando combinado com o operador de mutação GAM e a modificação da ES, para a diminuição no número de avaliações necessárias para obter soluções factíveis. Além disso, as abordagens que utilizam multiplexadores, além de também diminuir o numero de avaliações necessárias para obter factibilidade, foram capazes de evoluir circuitos com maior quantidade de entradas do que os métodos tradicionais.Several approaches are found in the literature regarding the use of evolutionary computational techniques for the digital circuits design. However, the scalability problem remains a bottleneck for evolvable hardware. These techniques have proved promising for nding designs di erent from those of human conception. Among the digital circuits, the combinational logic ones comprise a large part including arithmetic circuits (multipliers and adders), comparators, among others. The Cartesian Genetic Programming (CGP) is pointed out as the most e cient evolutionary method for the digital circuits design. The use of CGP in the design of combinational logic circuits is addressed here, as well as the proposal of methods to assist it. The main contributions are: (i) a study of CGP's di culties in obtaining feasible circuits, (ii) a recombination operator, (iii) a mutation operator acting on the worst individuals' subgraph , called Guided Active Mutation (GAM), (iv) an approach that modi es the Evolutionary Strategy (ES) commonly used in CGP, operating with two mutation strategies, (v) the use of multiplexers as a logical element in the CGP function set, and (vi) a new evolving method of logic circuits in three stages by coupling a multiplexer with two inputs in each circuit output. The computational experiments that validated the proposed methods were composed of problems widely used in the literature and benchmark circuits. In the experiments using recombination, this operator shown to be important to increase the amount of feasible circuits and, when combined with GAM mutation operator and the modi cation of ES, to decrease the number of evaluations necessary to obtain feasible solutions. In addition, approaches that use multiplexers decreases the number of evaluations needed to nd a feasible solution, and they were able to evolve circuits with more inputs than traditional methods.PROQUALI (UFJF)porUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)Programa de Pós-graduação em Engenharia ElétricaUFJFBrasilICE – Instituto de Ciências ExatasCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOProgramação genética cartesianaComputação evolucionistaCircuitos lógicos combinacionaisHardware evolutivoCartesian genetic programmingEvolutionary computationCombinational logic circuitsEvolvable hardwareProgramação genética cartesiana com recombinação e mutação guiada aplicada ao projeto de circuitos lógicos combinacionaisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFJFinstname:Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)instacron:UFJFTEXTjoseeduardohenriquedasilva.pdf.txtjoseeduardohenriquedasilva.pdf.txtExtracted texttext/plain297162https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/123456789/10183/3/joseeduardohenriquedasilva.pdf.txt13862d92c46267c2c37650e1f3848d26MD53THUMBNAILjoseeduardohenriquedasilva.pdf.jpgjoseeduardohenriquedasilva.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1259https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/123456789/10183/4/joseeduardohenriquedasilva.pdf.jpg1f7113b086258a39414837e25b047737MD54ORIGINALjoseeduardohenriquedasilva.pdfjoseeduardohenriquedasilva.pdfapplication/pdf1534171https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/123456789/10183/1/joseeduardohenriquedasilva.pdf3ff655cd7b9ea428dfa507019fba578eMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82197https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/123456789/10183/2/license.txt000e18a5aee6ca21bb5811ddf55fc37bMD52123456789/101832019-06-26 03:06:34.762oai:hermes.cpd.ufjf.br:123456789/10183TElDRU7vv71BIERFIERJU1RSSUJVSe+/ve+/vU8gTu+/vU8tRVhDTFVTSVZBCgpDb20gYSBhcHJlc2VudGHvv73vv71vIGRlc3RhIGxpY2Vu77+9YSwgdm9j77+9IChvIGF1dG9yIChlcykgb3UgbyB0aXR1bGFyIGRvcyBkaXJlaXRvcyBkZSBhdXRvcikgY29uY2VkZSBhbyBSZXBvc2l077+9cmlvIApJbnN0aXR1Y2lvbmFsIGRhIFVuaXZlcnNpZGFkZSBGZWRlcmFsIGRlIEp1aXogZGUgRm9yYSBvIGRpcmVpdG8gbu+/vW8tZXhjbHVzaXZvIGRlIHJlcHJvZHV6aXIsIHRyYWR1emlyIChjb25mb3JtZSBkZWZpbmlkbyBhYmFpeG8pLCBlL291IGRpc3RyaWJ1aXIgYSBzdWEgcHVibGljYe+/ve+/vW8gKGluY2x1aW5kbyBvIHJlc3VtbykgcG9yIHRvZG8gbyBtdW5kbyBubyBmb3JtYXRvIGltcHJlc3NvIGUgZWxldHLvv71uaWNvIGUgZW0gcXVhbHF1ZXIgbWVpbywgaW5jbHVpbmRvIG9zIGZvcm1hdG9zIO+/vXVkaW8gb3Ugdu+/vWRlby4KClZvY++/vSBjb25jb3JkYSBxdWUgbyBSZXBvc2l077+9cmlvIEluc3RpdHVjaW9uYWwgZGEgVW5pdmVyc2lkYWRlIEZlZGVyYWwgZGUgSnVpeiBkZSBGb3JhIHBvZGUsIHNlbSBhbHRlcmFyIG8gY29udGXvv71kbywgdHJhbnNwb3IgYSBzdWEgcHVibGljYe+/ve+/vW8gcGFyYSBxdWFscXVlciBtZWlvIG91IGZvcm1hdG8gcGFyYSBmaW5zIGRlIHByZXNlcnZh77+977+9by4gVm9j77+9IHRhbWLvv71tIGNvbmNvcmRhIHF1ZSBvIFJlcG9zaXTvv71yaW8gSW5zdGl0dWNpb25hbCBkYSBVbml2ZXJzaWRhZGUgRmVkZXJhbCBkZSBKdWl6IGRlIEZvcmEgcG9kZSBtYW50ZXIgbWFpcyBkZSB1bWEgY++/vXBpYSBkZSBzdWEgcHVibGljYe+/ve+/vW8gcGFyYSBmaW5zIGRlIHNlZ3VyYW7vv71hLCBiYWNrLXVwIGUgcHJlc2VydmHvv73vv71vLiBWb2Pvv70gZGVjbGFyYSBxdWUgYSBzdWEgcHVibGljYe+/ve+/vW8g77+9IG9yaWdpbmFsIGUgcXVlIHZvY++/vSB0ZW0gbyBwb2RlciBkZSBjb25jZWRlciBvcyBkaXJlaXRvcyBjb250aWRvcyBuZXN0YSBsaWNlbu+/vWEuIFZvY++/vSB0YW1i77+9bSBkZWNsYXJhIHF1ZSBvIGRlcO+/vXNpdG8gZGEgc3VhIHB1YmxpY2Hvv73vv71vIG7vv71vLCBxdWUgc2VqYSBkZSBzZXUgY29uaGVjaW1lbnRvLCBpbmZyaW5nZSBkaXJlaXRvcyBhdXRvcmFpcyBkZSBuaW5nde+/vW0uCgpDYXNvIGEgc3VhIHB1YmxpY2Hvv73vv71vIGNvbnRlbmhhIG1hdGVyaWFsIHF1ZSB2b2Pvv70gbu+/vW8gcG9zc3VpIGEgdGl0dWxhcmlkYWRlIGRvcyBkaXJlaXRvcyBhdXRvcmFpcywgdm9j77+9IGRlY2xhcmEgcXVlIG9idGV2ZSBhIHBlcm1pc3Pvv71vIGlycmVzdHJpdGEgZG8gZGV0ZW50b3IgZG9zIGRpcmVpdG9zIGF1dG9yYWlzIHBhcmEgY29uY2VkZXIgYW8gUmVwb3NpdO+/vXJpbyBJbnN0aXR1Y2lvbmFsIGRhIFVuaXZlcnNpZGFkZSBGZWRlcmFsIGRlIEp1aXogZGUgRm9yYSBvcyBkaXJlaXRvcyBhcHJlc2VudGFkb3MgbmVzdGEgbGljZW7vv71hLCBlIHF1ZSBlc3NlIG1hdGVyaWFsIGRlIHByb3ByaWVkYWRlIGRlIHRlcmNlaXJvcyBlc3Tvv70gY2xhcmFtZW50ZSBpZGVudGlmaWNhZG8gZSByZWNvbmhlY2lkbyBubyB0ZXh0byBvdSBubyBjb250Ze+/vWRvIGRhIHB1YmxpY2Hvv73vv71vIG9yYSBkZXBvc2l0YWRhLgoKQ0FTTyBBIFBVQkxJQ0Hvv73vv71PIE9SQSBERVBPU0lUQURBIFRFTkhBIFNJRE8gUkVTVUxUQURPIERFIFVNIFBBVFJPQ++/vU5JTyBPVSBBUE9JTyBERSBVTUEgQUfvv71OQ0lBIERFIEZPTUVOVE8gT1UgT1VUUk8gT1JHQU5JU01PLCBWT0Pvv70gREVDTEFSQSBRVUUgUkVTUEVJVE9VIFRPRE9TIEUgUVVBSVNRVUVSIERJUkVJVE9TIERFIFJFVklT77+9TyBDT01PIFRBTULvv71NIEFTIERFTUFJUyBPQlJJR0Hvv73vv71FUyBFWElHSURBUyBQT1IgQ09OVFJBVE8gT1UgQUNPUkRPLgoKTyBSZXBvc2l077+9cmlvIEluc3RpdHVjaW9uYWwgZGEgVW5pdmVyc2lkYWRlIEZlZGVyYWwgZGUgSnVpeiBkZSBGb3JhIHNlIGNvbXByb21ldGUgYSBpZGVudGlmaWNhciBjbGFyYW1lbnRlIG8gc2V1IG5vbWUgKHMpIG91IG8ocykgbm9tZShzKSBkbyhzKSBkZXRlbnRvcihlcykgZG9zIGRpcmVpdG9zIGF1dG9yYWlzIGRhIHB1YmxpY2Hvv73vv71vLCBlIG7vv71vIGZhcu+/vSBxdWFscXVlciBhbHRlcmHvv73vv71vLCBhbO+/vW0gZGFxdWVsYXMgY29uY2VkaWRhcyBwb3IgZXN0YSBsaWNlbu+/vWEuCg==Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufjf.br/oai/requestopendoar:2019-06-26T06:06:34Repositório Institucional da UFJF - Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)false |
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