|
|
Automated Multi-Objective Parallel Evolutionary Circuit Design and Approximation
Hrbáček, Radek ; Fišer, Petr (referee) ; Trefzer,, Martin (referee) ; Sekanina, Lukáš (advisor)
Spotřeba a energetická efektivita se stává jedním z nejdůležitějších parametrů při návrhu počítačových systémů, zejména kvůli omezené kapacitě napájení u zařízení napájených bateriemi a velmi vysoké spotřebě energie rostoucích datacenter a cloudové infrastruktury. Současně jsou uživatelé ochotni do určité míry tolerovat nepřesné nebo chybné výpočty v roustoucím počtu aplikací díky nedokonalostem lidských smyslů, statistické povaze výpočtů, šumu ve vstupních datech apod. Přibližné počítání, nová oblast výzkumu v počítačovém inženýrství, využívá rozvolnění požadavků na funkčnost za účelem zvýšení efektivity počítačových systémů, pokud jde o spotřebu energie, výpočetní výkon či složitost. Aplikace tolerující chyby mohou být implementovány efektivněji a stále sloužit svému účelu se stejnou nebo mírně sníženou kvalitou. Ačkoli se objevují nové metody pro návrh přibližně počítajících výpočetních systémů, je stále nedostatek automatických návrhových metod, které by nabízely velké množství kompromisních řešení dané úlohy. Konvenční metody navíc často produkují řešení, která jsou daleko od optima. Evoluční algoritmy sice přinášejí inovativní řešení složitých optimalizačních a návrhových problémů, nicméně trpí několika nedostatky, např. nízkou škálovatelností či vysokým počtem generací nutných k dosažení konkurenceschopných výsledků. Pro přibližné počítání je vhodný zejména multikriteriální návrh, což existující metody většinou nepodporují. V této práci je představen nový automatický multikriteriální paralelní evoluční algoritmus pro návrh a aproximaci digitálních obvodů. Metoda je založena na kartézském genetickém programování, pro zvýšení škálovatelnosti byla navržena nová vysoce paralelizovaná implementace. Multikriteriální návrh byl založen na principech algoritmu NSGA-II. Výkonnost implementace byla vyhodnocena na několika různých úlohách, konkrétně při návrhu (přibližně počítajících) aritmetických obvodů, Booleovských funkcích s vysokou nelinearitou či přibližných logických obvodů pro tří-modulovou redundanci. V těchto úlohách bylo dosaženo význammých zlepšení ve srovnání se současnými metodami.
|
|
|
Evolutionary Approximation of Image Filters
Foukal, Tomáš ; Bidlo, Michal (referee) ; Sekanina, Lukáš (advisor)
This master's thesis introduces the areas of approximate computing, image filtering in hardware and evolutionary algorithms. It proposes a new design solution to the problem of the evolutionary approximation of median filters, where the objective is to reduce computational and implementation requirements and simultaneously minimize the error of filtering. Based on the gained knowledge and proposals, the necessary programs have been implemented. Experimental evaluation shows that the proposed method can provide good tradeoffs between the quality of filtering and the implementation cost for median filters.
|
|
|
Acceleration Methods for Evolutionary Design of Digital Circuits
Vašíček, Zdeněk ; Miller, Julian (referee) ; Zelinka,, Ivan (referee) ; Sekanina, Lukáš (advisor)
Ačkoliv můžeme v literatuře nalézt řadu příkladů prezentujících evoluční návrh jakožto zajímavou a slibnou alternativu k tradičním návrhovým technikám používaným v oblasti číslicových obvodů, praktické nasazení je často problematické zejména v důsledku tzv. problému škálovatelnosti, který se projevuje např. tak, že evoluční algoritmus je schopen poskytovat uspokojivé výsledky pouze pro malé instance řešeného problému. Vážný problém představuje tzv. problém škálovatelnosti evaluace fitness funkce, který je markantní zejména v oblasti syntézy kombinačních obvodů, kde doba potřebná pro ohodnocení kandidátního řešení typicky roste exponenciálně se zvyšujícím se počtem primárních vstupů. Tato disertační práce se zabývá návrhem několika metod umožňujících redukovat problem škálovatelnosti evaluace v oblasti evolučního návrhu a optimalizace číslicových systémů. Cílem je pomocí několika případových studií ukázat, že s využitím vhodných akceleračních technik jsou evoluční techniky schopny automaticky navrhovat inovativní/kompetitivní řešení praktických problémů. Aby bylo možné redukovat problém škálovatelnosti v oblasti evolučního návrhu číslicových filtrů, byl navržen doménově specifický akcelerátor na bázi FPGA. Tato problematika reprezentuje případ, kdy je nutné ohodnotit velké množství trénovacích dat a současně provést mnoho generací. Pomocí navrženého akcelerátoru se podařilo objevit efektivní implementace různých nelineárních obrazových filtrů. S využitím evolučně navržených filtrů byl vytvořen robustní nelineární filtr implusního šumu, který je chráněn užitným vzorem. Navržený filtr vykazuje v porovnání s konvenčními řešeními vysokou kvalitu filtrace a nízkou implementační cenu. Spojením evolučního návrhu a technik známých z oblasti formální verifikace se podařilo vytvořit systém umožňující výrazně redukovat problém škálovatelnosti evoluční syntézy kombinačních obvodů na úrovni hradel. Navržená metoda dovoluje produkovat komplexní a přesto kvalitní řešení, která jsou schopna konkurovat komerčním nástrojům pro logickou syntézu. Navržený algoritmus byl experimentálně ověřen na sadě několika benchmarkových obvodů včetně tzv. obtížně syntetizovatelných obvodů, kde dosahoval v průměru o 25% lepších výsledků než dostupné akademické i komerční nástroje. Poslední doménou, kterou se práce zabývá, je akcelerace evolučního návrhu lineárních systémů. Na příkladu evolučního návrhu násobiček s vícenásobnými konstantními koeficienty bylo ukázáno, že čas potřebný k evaluaci kandidátního řešení lze výrazně redukovat (defacto na ohodocení jediného testovacího vektoru), je-li brán v potaz charakter řešeného problému (v tomto případě linearita).
|
|
|
Evolutionary Approach to Synthesis and Optimization of Ordinary and Polymorphic Circuits
Gajda, Zbyšek ; Schmidt, Jan (referee) ; Zelinka,, Ivan (referee) ; Sekanina, Lukáš (advisor)
Tato disertační práce se zabývá evolučním návrhem a optimalizací jak běžných, tak polymorfních digitálních obvodů. V práci jsou uvedena a vyhodnocena nová rozšíření kartézského genetického programování (Cartesian Genetic Programming, CGP), která umožňují zkrácení výpočetního času a získávání kompaktnějších obvodů. Další část práce se zaměřuje na nové metody syntézy polymorfních obvodů. Uvedené metody založené na polymorfních binárních rozhodovacích diagramech a polymorfním multiplexovaní rozšiřují běžné reprezentace digitálních obvodů, a to s ohledem na začlenění polymorfních hradel. Z důvodu snížení počtu hradel v obvodech syntetizovaných uvedenými metodami je provedena evoluční optimalizace založená na CGP. Implementované polymorfní obvody, které jsou optimalizovány s využitím CGP, reprezentují nejlepší známá řešení, jestliže je jako cílové kritérium brán počet hradel obvodu.
|
|
|
Evolutionary Design of Filters for Signal Processing
Dobiš, Tomáš ; Hrbáček, Radek (referee) ; Dobai, Roland (advisor)
Kalman filter is used for signal filtering dependent on filter configuration and prediction of values. It's configuration is difficult and requires experiences of mathematician. This thesis deals with implementation of method for signal processing with use of Cartesian genetic programming, which advantage includes the automated configuration of filter. Final method is compared on multiple testing examples with Kalman filter. From results we can infer, that implemented method works comparatively efficient on periodic and exponential signal inputs, and works significantly better on constant signal inputs than Kalman filter.
|
|
|
Evolutionary Design Using Rewriting Systems
Nétková, Barbora ; Hyrš, Martin (referee) ; Bidlo, Michal (advisor)
This master’s thesis proposes a method for the evolutionary design of rewriting systems. In particular, genetic algorithm will be applied to design rewriting rules for a specific variant of Lindenmayer system. The evolved rules of such grammar will be applied to generate growing sorting networks. Some distinct approaches to the rewriting process and construction of the sorting networks will be investigated. It will be shown that the evolution is able to successfully design rewriting rules for the proposed variants of rewriting processes. The results obtained exhibit abilities to successfully create partially growing sorting networks, which was evolved to grow for fewer inputs and in subsequent iterations grows up to 36 inputs.
|
|
|
Evolutionary Design of Hash Functions
Kidoň, Marek ; Bidlo, Michal (referee) ; Dobai, Roland (advisor)
Hash tables are fast associative array implementations which became part of modern world of information technology and thanks to its simplicity became very popular among computer programmers. The choice of proper hash function is very important. Improperly selected hash function can result in poor hash table performance and its application. Currently there are many exceptional implementations of general hash functions. Such functions are not constrained to a concrete set of inputs, they perform on any input. On the other hand if we know the input domain we can design a specific hash function for desired application thus reaching better levels of performance compare to a general hash function. However hash function design is not trivial. There are no rules, standards, guides nor automated tools that would help us with such a task. In case of manual design the hash function author has to rely on his/her knowledge, experience, inventiveness and intuition. In case of such complicated tasks there is sometimes advantageous to choose a different path and use techniques such as evolution algorithms. Natural computing is an approach of certain problem solutions that are inspired by the process of species reproduction as defined by Charles Darwin. In this thesis we will design hash functions for the domain of IP addresses, that serve as an unique network device interface identifier in internet protocol networks. The chosen subset of natural computing is the genetic programming, a very specific technique that is an adequate approach to our problem thanks to its properties. Evolutionary designed hash functions offer good properties. They outperform state-of-the-art generic, human-created hash functions in terms of speed and collision resistance.
|
|
|
Evolutionary Design of Neural Networks
Beluský, Tomáš ; Vašíček, Zdeněk (referee) ; Minařík, Miloš (advisor)
The work deals with the development of the genetic algorithm, which designs the structure and learning of the neural networks. The fitness function also includes the number of hidden neurons, and thus we obtain the most optimal structure, which is reachable. The own versions of the operators are presented, which manage the entire process of evolution. The result of the work is a library for evolutionary design of neural networks. Moreover, graphical interface for setting parameters and displaying the results was created. In the experimental part the design is compared with other systems and algorithms. Finally, results are reviewed and the process for the following development of the system is outlined.
|
|
|
Evolutionary Design of Artificial Neural Network
Jílek, Tomáš ; Šperka, Svatopluk (referee) ; Pospíchal, Petr (advisor)
Focus of this bachelor thesis is on Neural networks, Genetic algorithms and Evolutionary Design. First part of thesis describes Neural networks, their history, training and ways of use and Genetic algorithms, their components, operators and practical application. Next part is devoted to prediction of time series, specifically prediction with use of Neural networks. This is followed by practical part of work, implementation of experiments with Evolutionary design of Neural networks for prediction in which currency exchange rates of several countries are used as a predicted time series. Results and discussion about further development of thesis are described in last chapter.
|
|
|
Evolutionary Design of Simulator Based on Cellular Automata
Brigant, Vladimír ; Šperka, Svatopluk (referee) ; Mrnuštík, Michal (advisor)
This work describes concept of a cellular automata (CA) simulator, which is able to predict behaviour of a complex spatial system. This prediction is based on available training data and transition rule acquired from regression analysis powered by evolutionary algorithms. Two regression analysis methods (linear and logistic regression) are suggested, implemented and compared on urban growth prediction of Brno city.
|
guest ::
