Kosynteza systemów SOC metodą rozwojowego programowania genetycznego

• Autorzy: Deniziak S. , Górski A.

Warianty tytułu

EN

Hardware/software co-synthesis of SOC systems using developmental genetic programming

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W niniejszym artykule zaprezentowano nową metodę kosyntezy systemów wbudowanych specyfikowanych za pomocą grafów zadań, bazującą na metodzie programowania genetycznego. Przedstawiono propozycje reprezentowania procesu konstrukcji takiego systemu w formie drzewa stanowiącego tzw. genotyp. Następnie na skutek ewolucji (krzyżowania, mutacji, selekcji) generowane są kolejne "pokolenia" drzew, konstruujących systemy o coraz lepszych parametrach. Przedstawione wyniki wykonanych eksperymentów świadczą o dużych możliwościach metody RPG również w zakresie kosyntezy.

EN

This work presents a novel approach to hardware-software co-synthesis of distributed embedded systems, based on the developmental genetic programming. Unlike other genetic approaches where chromosomes represent solutions, in our method chromosomes represent system construction procedures. Thus, not the system architecture but the co-synthesis process is evolved. Finally a tree describing a construction of the final solution is obtained. The optimization process will be illustrated with examples.

Słowa kluczowe

PL

kosynteza; programowanie genetyczne

EN

genetic programming; hardware-software codesign

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Krakowskiej im. Tadeusza Kościuszki
• Czasopismo: Czasopismo Techniczne. Informatyka
• Rocznik: 2008
• Tom: R. 105, z. 1-I
• Strony: 19--32
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz.,Rys., tab., wykr.,

Twórcy

autor

Deniziak S.

autor

Górski A.

• Katedra Informatyki Technicznej, Wydział Inżynierii Elektrycznej i Komputerowej, Politechnika Krakowska

Bibliografia

• [1] Wolf W., High-Performance Embedded Computing: Architectures, Applications, and Methodologies, Morgan Kaufman, St. Louis, USA 2006.
• [2] Yen T.-Y., Wolf W., Hardware-Software Co-synthesis of Distributed Embedded Systems, Springer, Heidelberg, Germany 1997.
• [3] Yen T.-Y., Wolf W.H., Sensivity-Driven Co-Synthesis of Distributed Embedded Systems, Proc. of the Int. Symposium on System Synthesis, Canes, France 1995, 4-9.
• [4] Deniziak S., Cost-efficient synthesis of multiprocessor heterogeneous systems, Control and Cybernetics, Vol. 33, No. 2, Warszawa 2004, 341-355.
• [5] Oh H., Ha S., Hardware-Software Cosynthesis of Multi-Mode Multi-Task Embedded Systems with Real-Time Constrains, Proc. of the Int. Workshop on Hardware/Software Codesign, Estes Park, USA 2002, 133-138.
• [6] Dave B.P., Lakshminarayana G., Jha N.K., COSYN: Hardware-Software Co-Synthesis of Embedded Systems, Proc. of the Design Automation Conference, Anaheim, USA 1997, 703-708.
• [7] Bianco L., Auguin M., Pegatoquet A., A Path Analysis Based Partitioning for ime Constrained Embedded Systems, Proc. of the Int. Workshop on Hardware/Software Codesign, Seattle, USA 1998, 85-89.
• [8] Dick R.P., Jha N.K., MOGAC: A Multiobjective Genetic Algorithm for the Co-Synthesis of Hardware-Software Embedded Systems, IEEE Trans. on CAD, Vol. 17, No. 10, Piscataway, NJ, USA 1998.
• [9] Purnaprajna M., Reformat M., Pedrycz W., Genetic Algorithms for hardware-software partitioning and optimal resource allocation, Journal of Systems Architecture, No. 53, North Holland 2007, 339-354.
• [10] Grewal G.W., Wilson T.C., An enhanced genetic algorithm for solving the high-level synthesis problems of scheduling, allocation and binding, International Journal of Computational Intelligence and Applications 1 (2001), Paris, France, 91-110.
• [11] Koza J.R., Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection, MIT Press, Cambridge, MA, USA 1992.
• [12] Koza J.R., Poli R., Genetic Programming, [in:] E. Burke, G. Kendal (eds.). Search Methodologies: Introductory Tutorials in Optimization and Decision Support Techniques, Chapter 5, Springer, New York, USA 2005.
• [13] Keller R.E., Banzhaf W., The evolution of genetic code in genetic programming, Proc. of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, Orlando, USA 1999, 1077-1082.
• [14] Koza J.R., Keane M.A., Streeter M.J., Mydlowec W., Yu J., Lanza G., Genetic Programming IV: Routine Human-Competitive Machine Intelligence, Kluwer, Norwell, USA 2003.