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Previous issue date: 2017-02-23 / A computação evolucionista tem sido aplicada em diversas áreas do conhecimento para a descoberta de projetos inovadores. Quando aplicada na concepção de circuitos digitais o problema da escalabilidade tem limitado a obtenção de circuitos complexos, sendo apontado como o maior problema em hardware evolutivo. O aumento do poder dos métodos evolutivos e da eficiência da busca constitui um importante passo para melhorar as ferramentas de projeto. Este trabalho aborda a computação evolutiva aplicada ao projeto de circuito lógicos combinacionais e cria estratégias para melhorar o desempenho dos algoritmos evolutivos. As três principais contribuições resultam dessa tese são: (i) o desenvolvimento de uma nova metodologia que ajuda a compreensão das causas fundamentais do sucesso/fracasso evolutivo;(ii)a proposta de uma heurística para a semeadura da população inicial; os resultados mostram que existe uma correlação entre a topologia da população inicial e a região do espaço de busca explorada; e (iii) a proposta de um novo operador de mutação denominado Biased SAM; verificou-se que esta mutação pode guiar de maneira efetiva a busca. Nos experimentos realizados o operador proposto é melhor ou equivalente ao operador de mutação tradicional. Os experimentos computacionais que validaram as respectivas contribuições foram feitos utilizando circuitos benchmark da literatura. / Evolutionary computation has been applied in several areas of knowledge for discovering Innovative designs. When applied to a digital circuit design the scalability problem has limited the obtaining of complex circuits, being pointed as the main problem in the evolvable hardware field. Increased power of evolutionary methods and efficiency of the search constitute an important step towards improving the design tool. This work approaches the evolutionary computation applied to the design of combinational logic circuits and createsstrategiestoimprovetheperformanceofevolutionaryalgorithms. The three main contributions result from this thesis are: (i) the developement of a methodology that helps to understand the success/failure of the genetic modifications that occur along the evolution; (ii) a heuristic proposed for seeding the initial population; the results showed there is a correlation between the topology of the initial population and the region of the search space which is explored. (iii) a proposal of a new mutation operator referred to as Biased SAM; it is verified that this operator can guide the search. In the experiments performed the mutation proposed is better than or equivalent to the traditional mutation. The computational experiments that prove the efficiency of the respective contributions were made using benchmark circuits of the literature.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/4802 |
| Date | 23 February 2017 |
| Creators | Manfrini, Francisco Augusto Lima |
| Contributors | Barbosa, Helio José Corrêa, Bernardino, Heder Soares, Augusto, Douglas Adriano, Fonseca, Leonardo Goliatt da, Campos, Luciana Conceição Dias, Ebecken, Nelson Francisco Favilla, Lacerda, Wilian Soares |
| Publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional, UFJF, Brasil, ICE – Instituto de Ciências Exatas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Unknown |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFJF, instname:Universidade Federal de Juiz de Fora, instacron:UFJF |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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