[pt] Esta tese investiga a utilização de computação evolutiva
aplicada à síntese de circuitos eletrônicos. A
computação evolutiva compreende uma classe de algoritmos
que utilizam certos aspectos da evolução natural como
metáforas. Particularmente, a seleção natural, a
recombinação de material genético e a mutação são os
mecanismos biológicos nos quais a maior parte destes
algoritmos evolutivos buscam inspiração. Embora
algoritmos evolutivos tenham encontrado em problemas de
otimização o seu maior potencial de aplicação, a
utilização dos mesmos na síntese de circuitos
eletrônicos vem sendo intensamente investigada nos
últimos anos, dando início à área de pesquisa denominada
de Eletrônica Evolutiva. Esta tese enfoca a área de
eletrônica evolutiva sob o ponto de vista de engenharia
de circuitos, e seu maior objetivo é oferecer
embasamento teórico e experimental para proposta de
novas ferramentas de Computer Aided Design (CAD) de
circuitos eletrônicos.
Nesta pesquisa, a utilização de algoritmos evolutivos
não se restringiu àqueles que empregam apenas os três
operadores genéticos descritos anteriormente, isto é,
seleção, recombinação e mutação. Investigou-se a
inclusão de novos métodos e operadores ao fluxo básico
dos algoritmos evolutivos, com o propósito de melhorar
seu desempenho em problemas na área de Eletrônica
Evolutiva. Particularmente, estudou-se a utilização de
complexidade através de sistemas com representação
variável sistemas evolutivos que utilizem como metáfora
o conceito biológico de especiação. Além disso, uma nova
metodologia para otimização com múltiplos objetivos,
baseada em conceitos de aprendizado de Redes Neurais
Artificiais, for também concebida nessa tese.
Realizou-se um amplo estudo de casos, abrangendo
eletrônica analógica, digital e microeletrônica. Uma
grande variedade de circuitos de caráter prático foi
sintetizada, tais como: filtros, amplificadores,
osciladores, retificadores, receptores, comparadores,
multiplexadores e portas digitais básicas. Novos
paradigmas de eletrônica evolutiva foram também
concebidos, com o intuito de tornar os circuitos
projetados competitivos com aqueles convencionalmente
utilizados; estes paradigmas referem-se à forma como os
circuitos são avaliados ao longo do algoritmo evolutivo.
A plataforma para realização dos experimentos consistiu
de simuladores de circuitos e também de circuitos
integrados reconfiguráveis.
Os resultados mostram que esta nova classe de
ferramentas de CAD pode chegar a circuitos mais
eficientes do que os obtidos por ferramentas
convencionais. Além disso, circuitos eletrônicos
sintetizados por computação evolutiva são em geral
bastante distintos daqueles projetados
convencionalmente, o que contribui para a concepção de
novas metodologias de projeto. / [en] This thesis investigates the application of evolutionary
computing techniques in the synthesis of electronic
circuits. Evolutionary computation encompasses a
particular class of algorithm which employ some aspects of
natural evolution as metaphors. Particularly, most of
these algorithms borrow ideas from the natural selection,
genetic material recombination and mutation biological
mechanisms. Even though evolutionary algorithms have been
intensively investigates recently, starting a new research
area called Evolutionary Electronics. This work focuses on
evolutionary electronics from a enginnering perspective
and the main objective is the proposal of a new generation
of a Computer Aided Design (CAD) tools. Many case studies
have been analysed, covering digital and analog
microelectronics. The work aimed the achievement of
competitive results comparing to other CAD tools.
The research has made use of evolutionary algorithms
tailored to these application, by including other genetic
operators besides the ones defined above. The following
methods have been embedded in the evolutionary
methodology: memory based genetic algorithms, use of
variable length representation systems and the use of the
biological speciation metaphor. Furthermore, a new
multiple-objective optimization method, based on
artificial neural networks learning algorithms, has also
been employed in the case studies.
A large number of circuits of practical interest have been
sysnthesised, such as filters, amplifiers, oscillators,
rectifiers, receptors, comparators refer to new approaches
for circuits evaluation, particularly in the digital
domain. Circuit simulators and analog the reconfigurable
circuits have been used as platforms for the evolutionary
process.
The results show that the circuits synthesided through
evolutionary computation are, in some cases, more
efficient than the human designed ones. Besides, the
evolved circuits are usually quite different from their
human designed counterparts, which can contribute to the
creation of new design methodologies.
The author identified many promising ways of evolutionary
algorithms application in analog and digital design, which
may, in the future, overcome conventional design in terms
of area, speed and power consumption.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:7566 |
| Date | 06 December 2005 |
| Creators | RICARDO SALEM ZEBULUM |
| Contributors | MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO, MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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