Esta dissertação investiga a aplicação dos algoritmos evolucionários inspirados na computação quântica na síntese de circuitos sequenciais. Os sistemas digitais sequenciais representam uma classe de circuitos que é capaz de executar operações em uma determinada sequência. Nos circuitos sequenciais, os valores dos sinais de saída dependem não só dos valores dos sinais de entrada como também do estado atual do sistema. Os requisitos cada vez mais exigentes quanto à funcionalidade e ao desempenho dos sistemas digitais exigem projetos cada vez mais eficientes. O projeto destes circuitos, quando executado de forma manual, se tornou demorado e, com isso, a importância das ferramentas para a síntese automática de circuitos cresceu rapidamente. Estas ferramentas conhecidas como ECAD (Electronic Computer-Aided Design) são programas de computador normalmente baseados em heurísticas. Recentemente, os algoritmos evolucionários também começaram a ser utilizados como base para as ferramentas ECAD. Estas aplicações são referenciadas na literatura como eletrônica evolucionária. Os algoritmos mais comumente utilizados na eletrônica evolucionária são os algoritmos genéticos e a programação genética. Este trabalho apresenta um estudo da aplicação dos algoritmos evolucionários inspirados na computação quântica como uma ferramenta para a síntese automática de circuitos sequenciais. Esta classe de algoritmos utiliza os princípios da computação quântica para melhorar o desempenho dos algoritmos evolucionários. Tradicionalmente, o projeto dos circuitos sequenciais é dividido em cinco etapas principais: (i) Especificação da máquina de estados; (ii) Redução de estados; (iii) Atribuição de estados; (iv) Síntese da lógica de controle e (v) Implementação da máquina de estados. O Algoritmo Evolucionário Inspirado na Computação Quântica (AEICQ) proposto neste trabalho é utilizado na etapa de atribuição de estados. A escolha de uma atribuição de estados ótima é tratada na literatura como um problema ainda sem solução. A atribuição de estados escolhida para uma determinada máquina de estados tem um impacto direto na complexidade da sua lógica de controle. Os resultados mostram que as atribuições de estados obtidas pelo AEICQ de fato conduzem à implementação de circuitos de menor complexidade quando comparados com os circuitos gerados a partir de atribuições obtidas por outros métodos. O AEICQ e utilizado também na etapa de síntese da lógica de controle das máquinas de estados. Os circuitos evoluídos pelo AEICQ são otimizados segundo a área ocupada e o atraso de propagação. Estes circuitos são compatíveis com os circuitos obtidos por outros métodos e em alguns casos até mesmo superior em termos de área e de desempenho, sugerindo que existe um potencial de aplicação desta classe de algoritmos no projeto de circuitos eletrônicos. / This thesis investigates the application of quantum inspired evolutionary algorithms in the synthesis of sequential circuits. Sequential digital systems represent a class of circuit that is able to execute operations in a particular sequence. In sequential circuits, the values of output signals not only depend on the values of input signals but also on the current state of the system. The increasingly high requirements regarding the functionality and performance of digital systems demand more efficient designs. The design of these circuits, when implemented manually, became slow and thus the importance of tools for automatic synthesis of circuits grew rapidly. These tools known as ECAD (Electronic Computer-Aided Design) are computer programs usually based on heuristics. Recently, evolutionary algorithms also began to be used as a basis in ECAD tools developing. These applications are referenced in literature as evolutionary electronics. The algorithms most commonly used in evolutionary electronics are genetic algorithms and genetic programming. This work presents a study of the application of quantum inspired evolutionary algorithms as a tool for automatic synthesis of sequential circuits. This class of algorithms uses the principles of quantum computing to improve the performance of evolutionary algorithms. Traditionally, the design of sequential circuits is divided into five main steps: (i) State machine specification; (ii) Reduction of states; (iii) State assignment; (iv) Control logic synthesis and (v) Implementation of the state machine. The proposed algorithm AEICQ is used in the state assignment design step. The choice of an optimal state assignment is treated in the literature as an issue still unresolved. The state assignment chosen for a particular state machine has a direct impact on the complexity of its control logic. The results show that the state assignment obtained by AEICQ in fact leads to the implementation of circuits of less complexity when compared with the ones generated from assignments obtained by other methods. The AEICQ is also used in the control logic synthesis of the state machine. The circuits evolved by AEICQ are optimized according to the area occupied and the propagation delay. These circuits are compatible with the circuits obtained by other methods and in some cases even higher in terms of area and performance, suggesting that there is a potential for application of this class of algorithms in the design of electronic circuits.

Este trabalho apresenta uma arquitetura geral para evolução de circuitos eletrônicos analógicos baseada em algoritmos genéticos. A organização lógica privilegia a interoperabilidade de seus principais componentes, incluindo a possibilidade de substituição ou melhorias internas de suas funcionalidades. A plataforma implementada utiliza evolução extrínseca, isto é, baseada em simulação de circuitos, e visa facilidade e flexibilidade para experimentação. Ela viabiliza a interconexão de diversos componentes aos nós de um circuito eletrônico que será sintetizado ou adaptado. A técnica de Algoritmos Genéticos é usada para buscar a melhor forma de interconectar os componentes para implementar a função desejada. Esta versão da plataforma utiliza o ambiente MATLAB com um toolbox de Algoritmos Genéticos e o PSpice como simulador de circuitos. Os estudos de caso realizados apresentaram resultados que demonstram a potencialidade da plataforma no desenvolvimento de circuitos eletrônicos adaptativos. / This work presents a general architecture of an evolutionary system for electronic analog circuits based on genetic algorithms. The platform design enables interoperability of its main components including module substitution or functionality improvement. In the current version it implements the extrinsic model, that means, circuit simulation aiming the flexibility and easy experimentation. It enables free interconnection on a number of nodes of a circuit to be synthesized or adapted. The evolutionary technique Genetic Algorithms is used to search for the best interconnection solution on the desired circuit or circuit function. In the current version it makes use of the MATLAB with a genetic algorithm toolbox and the PSpice to simulate circuits. The case studies presented demonstrate the potential of the platform to adapt electronic circuits.

Esta dissertação investiga a aplicação dos algoritmos evolucionários inspirados na computação quântica na síntese de circuitos sequenciais. Os sistemas digitais sequenciais representam uma classe de circuitos que é capaz de executar operações em uma determinada sequência. Nos circuitos sequenciais, os valores dos sinais de saída dependem não só dos valores dos sinais de entrada como também do estado atual do sistema. Os requisitos cada vez mais exigentes quanto à funcionalidade e ao desempenho dos sistemas digitais exigem projetos cada vez mais eficientes. O projeto destes circuitos, quando executado de forma manual, se tornou demorado e, com isso, a importância das ferramentas para a síntese automática de circuitos cresceu rapidamente. Estas ferramentas conhecidas como ECAD (Electronic Computer-Aided Design) são programas de computador normalmente baseados em heurísticas. Recentemente, os algoritmos evolucionários também começaram a ser utilizados como base para as ferramentas ECAD. Estas aplicações são referenciadas na literatura como eletrônica evolucionária. Os algoritmos mais comumente utilizados na eletrônica evolucionária são os algoritmos genéticos e a programação genética. Este trabalho apresenta um estudo da aplicação dos algoritmos evolucionários inspirados na computação quântica como uma ferramenta para a síntese automática de circuitos sequenciais. Esta classe de algoritmos utiliza os princípios da computação quântica para melhorar o desempenho dos algoritmos evolucionários. Tradicionalmente, o projeto dos circuitos sequenciais é dividido em cinco etapas principais: (i) Especificação da máquina de estados; (ii) Redução de estados; (iii) Atribuição de estados; (iv) Síntese da lógica de controle e (v) Implementação da máquina de estados. O Algoritmo Evolucionário Inspirado na Computação Quântica (AEICQ) proposto neste trabalho é utilizado na etapa de atribuição de estados. A escolha de uma atribuição de estados ótima é tratada na literatura como um problema ainda sem solução. A atribuição de estados escolhida para uma determinada máquina de estados tem um impacto direto na complexidade da sua lógica de controle. Os resultados mostram que as atribuições de estados obtidas pelo AEICQ de fato conduzem à implementação de circuitos de menor complexidade quando comparados com os circuitos gerados a partir de atribuições obtidas por outros métodos. O AEICQ e utilizado também na etapa de síntese da lógica de controle das máquinas de estados. Os circuitos evoluídos pelo AEICQ são otimizados segundo a área ocupada e o atraso de propagação. Estes circuitos são compatíveis com os circuitos obtidos por outros métodos e em alguns casos até mesmo superior em termos de área e de desempenho, sugerindo que existe um potencial de aplicação desta classe de algoritmos no projeto de circuitos eletrônicos. / This thesis investigates the application of quantum inspired evolutionary algorithms in the synthesis of sequential circuits. Sequential digital systems represent a class of circuit that is able to execute operations in a particular sequence. In sequential circuits, the values of output signals not only depend on the values of input signals but also on the current state of the system. The increasingly high requirements regarding the functionality and performance of digital systems demand more efficient designs. The design of these circuits, when implemented manually, became slow and thus the importance of tools for automatic synthesis of circuits grew rapidly. These tools known as ECAD (Electronic Computer-Aided Design) are computer programs usually based on heuristics. Recently, evolutionary algorithms also began to be used as a basis in ECAD tools developing. These applications are referenced in literature as evolutionary electronics. The algorithms most commonly used in evolutionary electronics are genetic algorithms and genetic programming. This work presents a study of the application of quantum inspired evolutionary algorithms as a tool for automatic synthesis of sequential circuits. This class of algorithms uses the principles of quantum computing to improve the performance of evolutionary algorithms. Traditionally, the design of sequential circuits is divided into five main steps: (i) State machine specification; (ii) Reduction of states; (iii) State assignment; (iv) Control logic synthesis and (v) Implementation of the state machine. The proposed algorithm AEICQ is used in the state assignment design step. The choice of an optimal state assignment is treated in the literature as an issue still unresolved. The state assignment chosen for a particular state machine has a direct impact on the complexity of its control logic. The results show that the state assignment obtained by AEICQ in fact leads to the implementation of circuits of less complexity when compared with the ones generated from assignments obtained by other methods. The AEICQ is also used in the control logic synthesis of the state machine. The circuits evolved by AEICQ are optimized according to the area occupied and the propagation delay. These circuits are compatible with the circuits obtained by other methods and in some cases even higher in terms of area and performance, suggesting that there is a potential for application of this class of algorithms in the design of electronic circuits.

Este trabalho apresenta uma arquitetura geral para evolução de circuitos eletrônicos analógicos baseada em algoritmos genéticos. A organização lógica privilegia a interoperabilidade de seus principais componentes, incluindo a possibilidade de substituição ou melhorias internas de suas funcionalidades. A plataforma implementada utiliza evolução extrínseca, isto é, baseada em simulação de circuitos, e visa facilidade e flexibilidade para experimentação. Ela viabiliza a interconexão de diversos componentes aos nós de um circuito eletrônico que será sintetizado ou adaptado. A técnica de Algoritmos Genéticos é usada para buscar a melhor forma de interconectar os componentes para implementar a função desejada. Esta versão da plataforma utiliza o ambiente MATLAB com um toolbox de Algoritmos Genéticos e o PSpice como simulador de circuitos. Os estudos de caso realizados apresentaram resultados que demonstram a potencialidade da plataforma no desenvolvimento de circuitos eletrônicos adaptativos. / This work presents a general architecture of an evolutionary system for electronic analog circuits based on genetic algorithms. The platform design enables interoperability of its main components including module substitution or functionality improvement. In the current version it implements the extrinsic model, that means, circuit simulation aiming the flexibility and easy experimentation. It enables free interconnection on a number of nodes of a circuit to be synthesized or adapted. The evolutionary technique Genetic Algorithms is used to search for the best interconnection solution on the desired circuit or circuit function. In the current version it makes use of the MATLAB with a genetic algorithm toolbox and the PSpice to simulate circuits. The case studies presented demonstrate the potential of the platform to adapt electronic circuits.