Metody kódování problému v evolučním návrhu kombinačních obvodů

Abstract

Práce porovnává dva odlišné přístupy k zakódování kombinačních obvodů při automatizovaném návrhu obvodů, který využívá evolučních algoritmů. Porovnání proběhlo mezi kartézským genetickým programováním (CGP) a obvodem reprezentovaným v algebraické normální formě (ANF). Obě metody byly demonstrovány nad sadou vybraných obvodů. Byla porovnána rychlost konvergence nalezení prvního plně funkčního řešení. Jako druhé kritérium hodnocení byla plocha na čipu. Pro urychlení hodnocení kvality obvodů bylo využito paralelní simulace. Implementace proběhla v programovacím jazyce C++ s využitím Boost knihovny. Výhody a nevýhody obou metod zakódování jsou pak shrnuty v závěru této práce.The thesis compares two different approaches to combinational circuit encoding for automated circuit design which uses evolutionary algorithms. The comparison was made between cartesian genetic programming and circuit represented in the algebraic normal form. Both methods were evaluated on a chosen set of circuits. The first test case criterion was the convergence of each particular method. The second optimization criterion was the area used on a chip. For accelerating the evaluation of fitness a parallel simulation was used. Implementation is in programming language C++ with Boost library. The pros and cons of both methods are summarised at the end of this work.