Evoluce obvodů pomocí genetického programování
Loading...
Date
Authors
Synák, Maroš
ORCID
Advisor
Referee
Mark
D
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Tato práce zkoumá aplikaci genetického programování (GP) pro návrh elektronických obvodů, zaměřuje se na sinusové a obdélníkové oscilátory a diskriminátory tónů, s použitím Pythonu a PySpice. Cílem je znovu vytvořit aspekty základní práce Johna Kozy v tomto oboru. Hlavním cílem je posoudit, zda může GP generovat pokročilé elektronické návrhy efektivněji než tradiční metody, přizpůsobujíc přitom Kozy genetické operace - výběr, křížení, mutaci - moderním výzvám v návrhu obvodů. Metodologie zahrnuje vývoj modelů GP pro simulaci evolučního návrhu obvodů, hodnocených prostřednictvím kontrolovaných experimentů. Tyto experimenty testují schopnost modelů vyvíjet se od základních po složité konfigurace, které splňují specifické elektronické funkce. Tato studie nejenže přezkoumává, ale také upravuje Kozy metody, zahrnuje strategie více závislé na počátečním nastavení embrya, aby řídily evoluční proces v generování cílených návrhů. Kromě toho studie zkoumá nedávné metodologie využívané v podobných aplikacích, aby zvýšila adaptabilitu a efektivitu GP. Výsledky ukazují, že zatímco GP může účinně podporovat a zlepšovat návrh elektronických obvodů pro sinusové oscilátory a diskriminátory tónů, jeho aplikace na generování obdélníkových oscilátorů narazí na omezení a vážné problémy. To zdůrazňuje oblasti pro potenciální zlepšení v genetické diverzitě a zdokonalení algoritmů. Celkově tato práce zdůrazňuje potenciál genetického programování v revoluci návrhu elektronických obvodů, což naznačuje další průzkum a zdokonalení Kozy metodologií, které by mohly rozšířit aplikovatelnost GP v oboru. Tato práce představuje jak pokračování, tak evoluci jeho průkopnických úsilí, čímž otevírá cestu pro budoucí inovace v elektronickém inženýrství.
This thesis investigates the application of genetic programming (GP) for designing circuits, focusing on sinusoidal and square oscillators, and tone discriminators, using Python and PySpice. It aims to recreate aspects of John Koza's foundational work in this field. The primary goal is to assess if GP can generate advanced electronic designs more effectively than traditional methods, adapting Koza's genetic operations—selection, crossover, mutation—to modern circuit design challenges. The methodology involves developing GP models to simulate evolutionary circuit design, evaluated through controlled experiments. These experiments test the models' ability to evolve from basic to complex configurations that meet specific electronic functions. This study not only revisits but also modifies Koza’s methods, incorporating strategies more reliant on an initial embryo setup to guide the evolution process in generating targeted designs. Additionally, the study investigates recent methodologies utilized in similar applications to enhance the adaptability and efficiency of GP. The results demonstrate that while GP can effectively support and enhance electronic circuit design for sinusoid oscillators and tone discriminators, its application to square oscillator generation encounters limitations and severe problems. This highlights areas for potential improvement in genetic diversity and algorithm refinement.
This thesis investigates the application of genetic programming (GP) for designing circuits, focusing on sinusoidal and square oscillators, and tone discriminators, using Python and PySpice. It aims to recreate aspects of John Koza's foundational work in this field. The primary goal is to assess if GP can generate advanced electronic designs more effectively than traditional methods, adapting Koza's genetic operations—selection, crossover, mutation—to modern circuit design challenges. The methodology involves developing GP models to simulate evolutionary circuit design, evaluated through controlled experiments. These experiments test the models' ability to evolve from basic to complex configurations that meet specific electronic functions. This study not only revisits but also modifies Koza’s methods, incorporating strategies more reliant on an initial embryo setup to guide the evolution process in generating targeted designs. Additionally, the study investigates recent methodologies utilized in similar applications to enhance the adaptability and efficiency of GP. The results demonstrate that while GP can effectively support and enhance electronic circuit design for sinusoid oscillators and tone discriminators, its application to square oscillator generation encounters limitations and severe problems. This highlights areas for potential improvement in genetic diversity and algorithm refinement.
Description
Keywords
genetické programování, syntéza obvodů, evoluční návrh, elektrické obvody, algoritmy optimalizace, strojové učení v elektronice, návrh analogových obvodů, evoluce digitálních obvodů, výpočetní inteligence, automatizovaný návrh, genetické algoritmy, hodnocení fitness, topologie obvodů, adaptivní systémy, robustnost v návrhu, řešení problémů, sinusoidní oscilátory, obdélníkové oscilátory, diskriminátory tónů, PySpice, genetické stromy, doménově specifická měření, součet absolutních průměrů, výběr založený na fitness, genetické operace, genetic programming, circuit synthesis, evolutionary design, electrical circuits, optimization algorithms, machine learning in electronics, analog circuit design, digital circuit evolution, computational intelligence, automated design, genetic algorithms, fitness evaluation, circuit topology, adaptive systems, robustness in design, Problem Solving, sinusoid oscillators, square oscillators, tone discriminators, PySpice, genetic trees, domain-specific measures, sum of absolute means, fitness based selection, genetic operations
Citation
SYNÁK, M. Evoluce obvodů pomocí genetického programování [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2024.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (předseda)
Mgr. Kamil Malinka, Ph.D. (člen)
Ing. Miloš Musil, Ph.D. (člen)
Ing. Jiří Hynek, Ph.D. (člen)
Ing. David Bařina, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2024-06-10
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm D.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení