A novel methodology for automated generation of flexible hardware architectures

• Autorzy: Pedrino E. , Gallon I. F. , Valente F. J. , Fernandes M. M. , Ogasawara O. , Roda V. O.

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2018.04.05

Warianty tytułu

PL

Nowa metoda automatycznego generowania elastycznej architektury sprzętowej

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The automated generation of hardware architectures is a powerful tool in the fully interconnected world. This work presents a new methodology based around Cartesian Genetic Programming for generating flexible hardware architectures. The solution is composed by an intelligent module developed in software which is responsible for the generation of the solution logic for the pretended architecture, and by a hardware module developed in Verilog-HDL, which converts the obtained solution logic into a hardware architecture in FPGA. Good results were reached and compared to other similar proposals found in the literature.

PL

W pracy przedstawiono nową metodologię opartą na Kartezjańskim Programie Genetycznym służącą do tworzenia elastycznych architektur sprzętowych. Rozwiązanie składa się z inteligentnego modułu opracowanego w oprogramowaniu odpowiedzialnym za generowanie logiki rozwiązania dla danej architektury oraz modułu sprzętowego opracowanego w Verilog-HDL, który przekształca otrzymany algorytm rozwiązania w architekturę sprzętową w układzie FPGA.

Słowa kluczowe

EN

cartesian genetic programming; FPGA; flexible hardware generation; evolutionary algorithm

PL

kartezjańskie programowanie genetyczne; FPGA; elastyczne generowanie sprzęt; algorytm ewolucyjny

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2018
• Tom: R. 94, nr 4
• Strony: 17--21
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Pedrino E.

• Dept.of Computing, UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos, Brazil

autor

Gallon I. F.

• Dept.of Computing, UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos, Brazil

autor

Valente F. J.

• Dept.of Computing, UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos, Brazil

autor

Fernandes M. M.

• Dept.of Computing, UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos, Brazil

autor

Ogasawara O.

• Dept.of Computing, UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos, Brazil

autor

Roda V. O.

• Dept.of Electrical Engineering, UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Brazil

Bibliografia

• [1] J. H. Holland. “Adaptation in Natural and Artificial Systems”. University of Michigan Press, Ann Arbor, re-issued by MIT Press, 1992.
• [2] L. D. Davis. “Handbook of Genetic Algorithms”. Van Nostrand Reinhold, 1991.
• [3] M. Z. Fortes, V. H. Ferreira and A. P. F. Coelho. “The Induction Motor Parameter Estimation Using Genetic Algorithm”. IEEE Latin America Transactions, v. 11, n. 5, sep. 2013.
• [4] L. X. Medeiros, G. A. Arrijo, E. L. Flôres and A. C. P. Veiga. “Genetic Algorithms Applied in Face Recognition”. IEEE Latin America Transactions, v. 10, n. 6, dec. 2012.
• [5] M. L. Carneiro, L. C. Brito, S. G. Araújo, P. C. M. Machado and P. H. P. Carvalho. “Genetic Programming Applied to Programmable Logic Controllers Programming”. IEEE Latin America Transactions, v. 9, n. 3, jun. 2011.
• [6] G. Boole. “An Investigation of the Laws of Thought”. Prometheus Books. 2003.
• [7] M. Karnaugh. “The Map Method for Synthesis of Combinational Logic Circuits”. Transactions of the American Institute of Electrical Engineers, 1953.
• [8] S. A. Karzalis, J. Kalomiros and V. A. Kalaitzis. “A Cartesian Genetic Programming Approach for Evolving Optimal Digital Circuits”. T.E.I. of Central Macedonia, Serres, Greece. 2015
• [9] M. Irfan, Q. Habib, G. M. Hassan, K. M. Yahya and S. Hayat. “Combinational digital circuit synthesis using Cartesian Genetic Programming from a NAND gate template”. 2010 6th ICET, p.343-347. IEEE. out. 2010.
• [10] L. SekaninaandZ. Vasicek.“Evolutionary Computing in Approximate Circuit Design and Optimization”. WAPCO. Amsterdam, Holland. 2015.
• [11] S. Asha andR. Hemamalini. “Synthesis of Adder Circuit Using Cartesian Genetic Programming”. Middle-east Journal of Scientific Research, Chenaai, India, p.1181-1186. 2015.
• [12] P. Shanti and R.Parthasarathi.“Evolution of Asynchronous Sequential Circuits”. Anna University, India. 2005.
• [13] P. Soleimani, R. Sabbaghi-Nadooshan, S. Mirzakuchaki and M. Bagheri. “Using Genetic Algorithm in the Evolutionary Design of Sequential Logic Circuits”. IJCSI, Tehran, Iran, v. 8, n. 5, 2011.
• [14] J. R. Koza. “Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection”. Cambridge Massachusetts: MIT Press, 1992.
• [15] Z. Michalewicz. “Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs”. Artificial Intelligence Series. SpringerVerlag: Berlin, 1992
• [16] J. F. Miller. “Cartesian Genetic Programming”. Springer, 2011
• [17] S. N. Sivanandam and S. N. Deepa.“Introduction to Genetic Algorithms”. 1 ed. Springer, 2007.
• [18] J. A. Walker and J. F. Miller. “The Automatic Acquisition, Evolution and Reuse of Modules in Cartesian Genetic Programming”. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, [s.l.], v. 12, n. 4, p.397-417. ago. 2008

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).