Consenso Iterativo: geração de implicantes primos para minimização de funções booleanas com múltiplas saídas

• Autor(a) principal: Franciscani, Juliana de Fátima [UNESP]
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/144517
• topic: Consenso iterativo; Funções booleanas; Implicantes primos; Minimização; Múltiplas saídas; Consensus iterative; Boolean functions; Primes implicants; Minimization; Multiple outputs

Com a evolução e difusão do desenvolvimento de equipamentos utilizando microtecnologia e nanotecnologia, circuitos cada vez menores, mais eficientes e que consomem menos energia, são necessários. Os métodos de minimização de funções booleanas tornam-se relevantes por possibilitarem a otimização de circuitos lógicos, através da geração de circuitos que possuam a mesma funcionalidade, porém, minimizados. Estudos na área de minimização de funções booleanas são realizados há muito tempo, e estão sendo adaptados às novas tecnologias. A geração de implicantes primos de uma função booleana é um dos passos para a cobertura dos mintermos da função e, consequentemente, para a obtenção da função de custo mínimo. Neste trabalho, a Primeira Fase do Método de Quine-McCluskey para Funções Booleanas com Múltiplas Saídas (QMM) foi implementada para posterior comparação com os Métodos Propostos GPMultiplo e MultiGeraPlex (baseados na filosofia do algoritmo GeraPlex). Os métodos propostos geram os implicantes primos de uma função booleana com múltiplas saídas e utilizam a operação de consenso iterativo para comparar dois termos. Os resultados obtidos, através da comparação do GPMultiplo, MultiGeraPlex e da Primeira Fase do Método de QMM, puderam comprovar que a aplicação dos métodos propostos torna-se mais viável e vantajosa por permitir menor tempo de execução e uso de memória, menor quantidade de implicantes gerados e de comparações entre os termos.