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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/24841| Título: | Síntese de circuitos combinacionais por meio de hardware evolutivo |
| Título(s) alternativo(s): | Synthesis of combinational circuits by means of evolutionary hardware |
| Autor(es): | Lopes, Guilherme |
| Orientador(es): | Barros, André Macário |
| Palavras-chave: | Algorítmos genéticos Circuitos elétricos VHDL (Linguagem descritiva de hardware) Genetic algorithms Electric circuits VHDL (Computer hardware description language) |
| Data do documento: | 25-Jun-2019 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Pato Branco |
| Citação: | LOPES, Guilherme. Síntese de circuitos combinacionais por meio de hardware evolutivo. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Engenharia de Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), Pato Branco, 2019. |
| Resumo: | Uma ferramenta computacional para a síntese automática de circuitos combinacionais foi desenvolvida e implementada cujo funcionamento baseia-se em algoritmos genéticos. Para que a síntese ocorra por meio da ferramenta, basta que o(a) utilizador(a) forneça a tabela-verdade. Portanto, não há a necessidade de quem utilize a ferramenta tenha conhecimento prévio em termos de sistemas bioinspirados. Como resultado final do processamento, o circuito combinacional que corresponde à resposta procurada é fornecido no formato de linguagem de descrição de hardware, que pode ser configurado em um dispositivo lógico programável. Ainda que se pudesse esperar por um número de tentativas até se obter o resultado desejado em uma ferramenta que foi baseada em heurística, chegou-se a uma taxa de 100% de sucesso na primeira execução para a síntese de qualquer sistema com duas ou três entradas e todos os ensaios que foram possíveis de serem realizados com sistemas 4x1. Logo, a ferramenta, baseada em heurística, fornece respostas de forma determinística. A ferramenta é composta por diferentes módulos, todos desenvolvidos na linguagem C, a partir de módulos previamente desenvolvidos pela comunidade científica, como o Simple Genetic Algorithm, assim como também foram desenvolvidos módulos de autoria 100% própria. Todos os módulos estão detalhadamente descritos e comentados. Uma das contribuições deste estudo é a de colaborar na área de sistemas tolerantes a falhas: mecanismos de auto recuperação geralmente utilizados em sistemas tolerantes a falhas, não são capazes de empregar algoritmos especialistas como Quine-McCluskey ou Espresso, pois o número de elementos lógicos disponíveis em um sistema em condição de falha é incerto. Em contrapartida, mecanismos bioinspirados como o que foi utilizado neste estudo, não requerem detalhes internos do sistema para funcionarem, bastando-lhes buscar o cumprimento da função-objetivo a cada iteração. |
| Abstract: | A computational tool for the automatic synthesis of combinational circuits has been developed and implemented whose operation is based on genetic algorithms. In order for the synthesis to occur through the tool, it is enough that the user provides the truth table. Therefore, there is no need for anyone who uses the tool to have prior knowledge in terms of bioinspired systems. As a final processing result, the combinational circuit corresponding to the requested response is provided in the hardware description language format, which can be configured in a programmable logic device. Although one could wait for a number of attempts until the desired result was obtained in a tool that was based on heuristics, a 100% success rate was achieved in the first run for the synthesis of any system with two or three inputs and all tests that were possible to perform with 4x1 systems. Therefore, the tool, based on heuristics, provides deterministic answers. The tool is made up of diferente modules, all developed in the C language, from modules previously developed by the scientific community, such as Simple Genetic Algorithm, as well as 100% own authorship modules. All modules are described and commented in detail. One of the contributions of this study is to collaborate in the area of fault-tolerant systems: self-recovery mechanisms commonly used in fault-tolerant systems are not capable of employing specialized algorithms such as Quine-McCluskey or Espresso because the number of logical elements available in a system in fault condition is uncertain. In contrast, bioinspired mechanisms such as the one used in this study do not require internal details of the system to function, only by searching for the fulfillment of the objective function at each iteration. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/24841 |
| Aparece nas coleções: | PB - Engenharia Elétrica |
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