|
|
Nástroj pro statistické vyhodnocení koevolučních algoritmů
Urban, Daniel ; Zachariášová, Marcela (oponent) ; Drahošová, Michaela (vedoucí práce)
V této bakalářské práci se nachází teoretický základ, který nás seznámí s evolučními algoritmy, genetickým programováním, koevolučními algoritmy a metodami pro jejich statistické vyhodnocení. Dále se tato práce zabývá návrhem a implementací nástroje s grafickým uživatelským rozhraním, který umožňuje analýzu koevolučního algoritmu pro různá nastavení parametrů a jeho statistické vyhodnocení. Funkčnost implementovaného nástroje byla testována na datech získaných z externího programu umožňujícího evoluční návrh obrazových filtrů s využitím koevoluce prediktorů fitness. Výsledné grafy a statistiky umožňují jednoduché porovnávání průběhů a výsledků jednotlivých běhů programu.
|
|
|
Automated Design Methodology for Approximate Low Power Circuits
Mrázek, Vojtěch ; Bosio, Alberto (oponent) ; Fišer, Petr (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
The rapid expansion of modern embedded and battery-powered systems has brought new challenges for design methods oriented to low power circuits and systems. Although these methods systematically apply various power optimization techniques, the overall power requirements are still growing because of the increased complexity of integrated circuits. It has been shown that many applications are inherently error resilient and this property can be exploited for further power consumption reduction. This principle is systematically investigated in the nascent field of approximate computing. This thesis deals with efficient design methods for approximate circuits. The proposed methods are based on evolutionary algorithms (EAs). Although EAs have been applied in logic synthesis and optimization of common as well as approximate circuits, their scalability is limited in these areas. The goal of this dissertation is to show that approximate logic synthesis based on evolutionary algorithms (particularly on genetic programming) can provide excellent tradeoffs between the error and power consumption of complex digital circuits. We analyzed four different applications that use digital circuits described at three different levels of abstraction. By means of Cartesian genetic programming we reduced power consumption of small transistor-level circuits that are typically used in a technology library. We combined evolutionary approximation with formal verification techniques in order to evolve high quality gate-level approximate circuits such as adders and multipliers and provide formal guarantees on the approximation error. These circuits were employed to reduce power consumption in neural image classifiers and discrete cosine transform blocks of the HEVC encoder. We proposed a new data-independent error metric - the distance error - and used it in the evolutionary approximation of complex median circuits that are suitable for low power signal processing. This doctoral thesis presents a coherent methodology for the design of approximate circuits at different levels of description which is also capable of providing formal guarantees on the approximation error.
|
|
|
Evoluční návrh filtrů pro zpracování signálů
Dobiš, Tomáš ; Hrbáček, Radek (oponent) ; Dobai, Roland (vedoucí práce)
Kalmanův filter slouží na filtrovaní signálů na základe konfigurace filtra a odhadu hodnot. Jeho konfigurace je však obtížná a vyžaduje zkušenosti matematika. Tato práce se věnuje implementaci metody pro spracování signálů s využitím Kartézského genetického programování, kde výhodou je automatizovaná konfigurace filtra. Výsledná metoda je porovnána na vícerých testovacích příkladech s Kalmanovým filtrem. Z výsledků je možno usoudit, že implementovaná metoda funguje porovnatelne efektivne při filtrovaní periodických a exponenciálních vstupech, a při filtrování konstantních vstupů funguje mnohem efektivněji než Kalmanův filter.
|
|
|
Evoluční návrh pro aproximaci obvodů
Dvořáček, Petr ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
V posledních letech klademe stále větší důraz na energetickou úspornost integrovaných obvodů. Můžeme vytvořit aproximační obvody, které nesplňují specifikovanou logickou funkci, a které jsou cíleně navrženy ke snížení velikosti, doby odezvy a příkonu. Tyto nepřesné obvody lze využít v mnoha aplikacích, kde lze tolerovat chyby, obzvláště v aplikacích ve zpracování signálů a obrazu, počítačové grafiky a strojového učení. Tato práce popisuje evoluční přístup k návrhu aproximačních aritmetických obvodů a dalších složitějších obvodů. Díky paralelnímu výpočtu fitness byl evoluční návrh osmibitových násobiček urychlen až 170 krát oproti standardnímu přístupu. Pomocí inkrementální evoluce byly vytvořeny různé aproximační aritmetické obvody. Vyvinuté obvody byly použity v různých typech detektorů hran.
|
|
|
Soutěživá koevoluce v kartézském genetickém programování
Skřivánková, Barbora ; Petrlík, Jiří (oponent) ; Drahošová, Michaela (vedoucí práce)
Symbolická regrese je metoda hledání předpisů funkcí, které co nejpřesněji prochází danými body v rovině nebo prostoru. V této práci je řešena symbolická regrese s využitím kartézského genetického programování a soutěživé koevoluce. Tato úloha byla již dříve řešena pomocí kartézského genetického programování a koevoluce prediktorů fitness. V této práci je zkoumáno, zda-li jednodušší soutěživá koevoluce dokáže dosáhnout obdobných výsledků jako koevoluce prediktorů fitness. Symbolická regrese je v této práci testována na pěti různě složitých úlohách. Při testování se ukázalo, že při řešení jednodušších úloh dosahuje soutěživá koevoluce oproti klasickému kartézskému genetickému programování výrazně vyššího zrychlení než koevoluce prediktorů fitness. Složitější úlohy, ve kterých koevoluce prediktorů fitness obstála stejně dobře jako v jednodušších, však soutěživá koevoluce vyřešit nedokázala.
|
|
|
Koevoluce obrazových filtrů a prediktorů fitness
Trefilík, Jakub ; Hrbáček, Radek (oponent) ; Drahošová, Michaela (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím principů koevoluce pro návrh obrazových filtrů. Evoluční algoritmy se pro vývoj obrazových filtrů ukazují jako velmi výhodná metoda. Použitím koevoluce prediktorů fitness vnášíme do evolučního návrhu procesy, které vzájemným ovlivňováním populace kandidátních filtrů s populací prediktorů fitness dokáží zrychlit konvergenci řešení. Prediktor fitness je malá podmnožina množiny trénovacích vektorů a používá se k přibližnému určení fitness kandidátních filtrů. V této práci je pro evoluci prediktorů fitness využito nepřímé kódování, které reprezentuje matematický výraz, pomocí něhož jsou vybírány trénovací vektory použité pro vyhodnocení fitness kandidátních filtrů. Tento přístup byl experimentálně vyhodnocen v úloze evolučního návrhu náhodného impulzního šumu a šumu typu sůl a pepř pro různé intenzity šumu a také v úloze návrhu detektoru hran. Ukázalo se, že pomocí tohoto přístupu prediktory fitness přizpůsobují počet použitých trénovacích vektorů pro vyhodnocení kandidátního filtru souběžně s řešením úlohy a tím snižují výpočetní náročnost evolučního návrhu obrazových filtrů.
|
|
|
Evoluční návrh obvodů na úrovni tranzistorů
Žaloudek, Luděk ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá evolučním návrhem elektronických obvodů na úrovni tranzistorů se zaměřením na číslicové obvody. Popisuje teoretické základy pro evoluční návrh obvodů na výpočetních systémech včetně vysvětlení evolučních algoritmů genetického programování a evolučních strategií, možných úrovní návrhu elektronických obvodů, přehledu technologie CMOS a nejdůležitějších evolučních metod pro návrh obvodů, jako jsou development a kartézské genetické programování (CGP). Dále je uvedena nová metoda návrhu číslicových obvodů s tranzistory založená na CGP a je představen vývojový systém, který tuto metodu využívá. Na závěr jsou popsány a vyhodnoceny experimenty provedené se systémem.
|
|
|
Návrh hašovacích funkcí pomocí genetického programování
Michalisko, Tomáš ; Piňos, Michal (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatizováním návrhu hašovacích funkcí. K tomu využívá kartézské genetické programování. Zvolenou metodou pro řešení kolizí je kukaččí hašování. Byly porovnány tři varianty zakódování hašovacích funkcí. Experimenty byly prováděny nad datovou sadou obsahující síťové toky. V rámci experimentů bylo nalezeno vhodné nastavení parametrů této metody včetně množiny funkcí. Nejlepší vyvinuté hašovací funkce dosahují srovnatelných výsledků jako funkce navržené odborníky. Hlavním zjištěním je, že nejlepších výsledků dosahují hašovací funkce tvořené 64bitovými operacemi.
|
|
|
Nástroj pro vizuální analýzu evoluce obvodů
Staurovská, Jana ; Minařík, Miloš (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Cílem diplomové práce je zpracovat studii o kartézském genetickém programování se zaměřením na použití v oblasti evoluce obvodů a vytvořit návrh konceptu vizualizace této evoluce. Následně je cílem vytvořit program umožňující vizualizovat evoluci obvodů kartézského genetického programování, její jednotlivé generace, stejně tak i jednotlivé chromozomy, dále umožňující zobrazovat změny mezi generacemi a chromozomy a porovnávat více chromozomů najednou. Pro výsledný program bylo rovněž zpracováno několik příkladů použití.
|
|
|
Analýza genetické příbuznosti aproximativních obvodů
Krejčík, Vojtěch ; Mrázek, Vojtěch (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Cílem práce je analýza velké knihovny aproximativních obvodů (EvoApproxLib), která byla vytvořena evolučním algoritmem a kterou v této práci chápeme jako zdroj genetických dat. Konkrétně se jedná o hledání příbuznosti v souboru obsahujícím 24912 osmibitových aproximativních násobiček, které byly evolučně vytvořeny ze šesti různých rodičovských plně funkčních implementací operace násobení. Jako ukazatele příbuznosti byly zvoleny počty hradel a existence 16 specifických podobvodů. Na základě těchto ukazatelů (příznaků) byly natrénovány různé klasifikátory pro zařazení násobičky do jedné ze šesti tříd odpovídající rodičovským implementacím. S těmito ukazateli se podařilo dosáhnout úspěšnosti klasifikace až 77%. Výsledky této práce ukazují, že kombinace specifických podobvodů jsou silným indikátorem, ze kterého rodičovského obvodu daný aproximativní obvod pochází.
|
host ::
RSS.