|
|
Genetic Programming for Design of Digital Circuits
Hejtmánek, Michal ; Bidlo, Michal (referee) ; Gajda, Zbyšek (advisor)
The goal of this work was the study of evolutionary algorithms and utilization of them for digital circuit design. Especially, a genetic programming and its different manipulation with building blocks is mentioned in contrast to a genetic algorithm. On the basis of this approach, I created and tested a hybrid method of electronic circuit design. This method uses spread schemes according to the genetic algorithm for the pattern problems witch are solved by the genetic programming. The method is more successful and have faster convergence to a solution in difficult electronic circuits design than a common algorithm of the genetic programming.
|
|
|
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 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 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 Circuit Design at the Transistor Level
Žaloudek, Luděk ; Vašíček, Zdeněk (referee) ; Sekanina, Lukáš (advisor)
This project deals with evolutionary design of electronic circuits with an emphasis on digital circuits. It describes the theoretical basics for the evolutionary design of circuits on computer systems, including the explanation of Genetic Programming and Evolutionary Strategies, possible design levels of electronic circuits, CMOS technology overview, also the overview of the most important evolutionary circuits design methods like development and Cartesian Genetic Programming. Next introduced is a new method of digital circuits design on the transistor level, which is based on CGP. Also a design system using this new method is introduced. Finally, the experiments performed with this system are described and evaluated.
|
|
|
Evolutionary Design Using Rewriting Systems
Hýsek, Jiří ; Jaroš, Jiří (referee) ; Bidlo, Michal (advisor)
This work provides an introduction to the evolutionary algorithms and evolutionary design. It also describes disadvantages of direct encoding of a genotype to a phenotype and a method of nontrivial encoding which can solve these problems. We are particularly talking about the problems of the scalability of evolved solutions. We discuss a possible solution of described problem - a nontrivial genotype-phenotype mapping called development. This technique is demonstrated on an evolutionary design of a sequence of rewriting rules which is able to construct arbitrarily large sorting networks.
|
|
|
Evolutionary Design Method of Multipliers Using Development
Kaplan, Tomáš ; Jaroš, Jiří (referee) ; Bidlo, Michal (advisor)
This work is focused on the techniques for overcoming the problem of scale in the evolutionary design of the combinational multipliers. The approaches to the evolutionary design that work directly with the target solutions are not suitable for the design of the large-scale structures. An approach based on the biological principles of development has often been utilized as a non-trivial genotypephenotype mapping in the evolutionary algorithms that allows us to design scalable structures. The instruction-based developmental approach has been applied to the evolutionary design of generic circuit structures. In this work, three methods are presented for the construction of the combinational multipliers which use a ripple-carry adder for obtaining the final product.
|
|
|
Modularity in the Evolutionary Design
Klemšová, Jarmila ; Bidlo, Michal (referee) ; Vašíček, Zdeněk (advisor)
The diploma thesis deals with the evolutionary algorithms and their application in the area of digital circuit design. In the first part, general principles of evolutionary algorithms are introduced. This part includes also the introduction of genetic algorithms and genetic programming. The next chapter describes the cartesian genetic programming and its modifications like embedded, self-modifying or multi-chromosome cartessian genetic programming. Essential part of this work consists of the design and implementation of a modularization technique for evolution circuit design. The proposed approach is evaluated using a set of standard benchmark circuits.
|
|
|
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.
|
|
|
Concurrent evolutionary design of hardware and software
Minařík, Miloš ; Sekaj, Ivan (referee) ; Squillero, Giovanni (referee) ; Sekanina, Lukáš (advisor)
Genetické programování (GP) je v určitém rozsahu schopno automaticky generovat požadované programy, aniž by uživatel musel určit, jakým způsobem má program postupovat. GP bylo s úspěchem použito k řešení široké škály praktických problémů z různých oblastí, přičemž výsledky byly často srovnatelné s řešeními vytvořenými člověkem. Doposud však nebyla zodpovězena otázka, zda GP dokáže generovat vysoce optimalizovaný výpočetní model (platformu) spolu s programem spustitelným na této platformě, který by řešil daný problém při dodržení všech omezení (například na plochu na čipu a zpoždění). V případě scénářů, kdy je optimalizováno více kritérií, by uživatelským výstupem měla být množina nedominovaných řešení s různými kombinacemi úrovně využití zdrojů (plocha, příkon) a výkonu (rychlosti provádění). Tento problém může být chápán jako souběžný návrh hardwaru a softwaru, zkráceně HW/SW codesign. Tato práce zkoumá způsoby, jakými lze souběžně evolučně vyvíjet platformu a programy v případě, že je problém zadán množinou vektorů vstupů a jim odpovídajících výstupů. Nejprve byl vytvořen model architektury a evoluční platforma zajišťující zpracování a evoluční vývoj těchto architektur. Kandidátní mikroprogramové architektury byly evolvovány spolu s programy pomocí lineárního genetického programování. Následně byla provedena série jednodušších experimentů. Navržená platforma dosahovala výsledků srovnatelných s nejnovějšími metodami. Na základě slabých míst objevených během počátečních experimentů byla platforma rozšířena. Rozšířená platforma byla poté ověřena na několika složitějších experimentech. Jeden z nich byla zaměřen na efektivní implementaci aproximace sigmoidální funkce. Platforma v tomto případě našla řadu různých řešení implementujících aproximaci sigmoidy, z nichž některá byla sekvenční a jiná čistě kombinační. V rámci experimentu byly evolučně nalezeny i známé algoritmy, přičemž některé z nich byly evolucí dokonce optimalizovány pro podmnožinu definičního oboru zvolenou pro daný experiment. Poslední sada experimentů byla zaměřena na evoluční návrh obrazových filtrů pro redukci šumu typu sůl a pepř. Platforma v tomto případě znovuobjevila koncept přepínaných filtrů a naezla variantu přepínaného mediánového filtru, která byla z hlediska výsledků filtrace srovnatelná s běžně používanými metodami. Tato práce prokázala, že pomocí genetického programování lze navrhovat a optimalizovat malé HW/SW systémy. Automatizovaný evoluční návrh složitějších HW/SW systémů zůstává otevřeným problémem vhodným k dalšímu výzkumu.
|
guest ::
