Original title: Evoluce obvodů pomocí genetického programování
Translated title: Evolutionary Circuit Design by Means of Genetic Programming
Authors: Synák, Maroš ; Hurta, Martin (referee) ; Bidlo, Michal (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2024
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
Tato práce zkoumá aplikaci genetického programování (GP) pro návrh elektronických obvodů, zaměřuje se na sinusové a obdélníkové oscilátory a diskriminátory tónů, s použitím Pythonu a PySpice. Cílem je znovu vytvořit aspekty základní práce Johna Kozy v tomto oboru. Hlavním cílem je posoudit, zda může GP generovat pokročilé elektronické návrhy efektivněji než tradiční metody, přizpůsobujíc přitom Kozy genetické operace - výběr, křížení, mutaci - moderním výzvám v návrhu obvodů. Metodologie zahrnuje vývoj modelů GP pro simulaci evolučního návrhu obvodů, hodnocených prostřednictvím kontrolovaných experimentů. Tyto experimenty testují schopnost modelů vyvíjet se od základních po složité konfigurace, které splňují specifické elektronické funkce. Tato studie nejenže přezkoumává, ale také upravuje Kozy metody, zahrnuje strategie více závislé na počátečním nastavení embrya, aby řídily evoluční proces v generování cílených návrhů. Kromě toho studie zkoumá nedávné metodologie využívané v podobných aplikacích, aby zvýšila adaptabilitu a efektivitu GP. Výsledky ukazují, že zatímco GP může účinně podporovat a zlepšovat návrh elektronických obvodů pro sinusové oscilátory a diskriminátory tónů, jeho aplikace na generování obdélníkových oscilátorů narazí na omezení a vážné problémy. To zdůrazňuje oblasti pro potenciální zlepšení v genetické diverzitě a zdokonalení algoritmů. Celkově tato práce zdůrazňuje potenciál genetického programování v revoluci návrhu elektronických obvodů, což naznačuje další průzkum a zdokonalení Kozy metodologií, které by mohly rozšířit aplikovatelnost GP v oboru. Tato práce představuje jak pokračování, tak evoluci jeho průkopnických úsilí, čímž otevírá cestu pro budoucí inovace v elektronickém inženýrství. This thesis investigates the application of genetic programming (GP) for designing circuits, focusing on sinusoidal and square oscillators, and tone discriminators, using Python and PySpice. It aims to recreate aspects of John Koza's foundational work in this field. The primary goal is to assess if GP can generate advanced electronic designs more effectively than traditional methods, adapting Koza's genetic operations—selection, crossover, mutation—to modern circuit design challenges. The methodology involves developing GP models to simulate evolutionary circuit design, evaluated through controlled experiments. These experiments test the models' ability to evolve from basic to complex configurations that meet specific electronic functions. This study not only revisits but also modifies Koza’s methods, incorporating strategies more reliant on an initial embryo setup to guide the evolution process in generating targeted designs. Additionally, the study investigates recent methodologies utilized in similar applications to enhance the adaptability and efficiency of GP. The results demonstrate that while GP can effectively support and enhance electronic circuit design for sinusoid oscillators and tone discriminators, its application to square oscillator generation encounters limitations and severe problems. This highlights areas for potential improvement in genetic diversity and algorithm refinement.
Keywords: adaptivní systémy; algoritmy optimalizace; automatizovaný návrh; diskriminátory tónů; doménově specifická měření; elektrické obvody; evoluce digitálních obvodů; evoluční návrh; genetické algoritmy; genetické operace; genetické programování; genetické stromy; hodnocení fitness; návrh analogových obvodů; obdélníkové oscilátory; PySpice; robustnost v návrhu; sinusoidní oscilátory; součet absolutních průměrů; strojové učení v elektronice; syntéza obvodů; topologie obvodů; výběr založený na fitness; výpočetní inteligence; řešení problémů; adaptive systems; analog circuit design; automated design; circuit synthesis; circuit topology; computational intelligence; digital circuit evolution; domain-specific measures; electrical circuits; evolutionary design; fitness based selection; fitness evaluation; genetic algorithms; genetic operations; genetic programming; genetic trees; machine learning in electronics; optimization algorithms; Problem Solving; PySpice; robustness in design; sinusoid oscillators; square oscillators; sum of absolute means; tone discriminators

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: https://hdl.handle.net/11012/246557

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-617339


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses