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Estado da Arte da Computação Evolutiva Aplicada à Eletrónica

机译:进化计算技术在电子领域的应用现状

摘要

A Computação Evolutiva enquadra-se na área da Inteligência Artificial e é um ramo das ciências da computação que tem vindo a ser aplicado na resolução de problemas em diversas áreas da Engenharia. Este trabalho apresenta o estado da arte da Computação Evolutiva, assim como algumas das suas aplicações no ramo da eletrónica, denominada Eletrónica Evolutiva (ou Hardware Evolutivo), enfatizando a síntese de circuitos digitais combinatórios.Em primeiro lugar apresenta-se a Inteligência Artificial, passando à Computação Evolutiva, nas suas principais vertentes: os Algoritmos Evolutivos baseados no processo da evolução das espécies de Charles Darwin e a Inteligência dos Enxames baseada no comportamento coletivo de alguns animais.No que diz respeito aos Algoritmos Evolutivos, descrevem-se as estratégias evolutivas, a programação genética, a programação evolutiva e com maior ênfase, os Algoritmos Genéticos. Em relação à Inteligência dos Enxames, descreve-se a otimização por colônia de formigas e a otimização por enxame de partículas. Em simultâneo realizou-se também um estudo da Eletrónica Evolutiva, explicando sucintamente algumas das áreas de aplicação, entre elas: a robótica, as FPGA, o roteamento de placas de circuito impresso, a síntese de circuitos digitais e analógicos, as telecomunicações e os controladores.A título de concretizar o estudo efetuado, apresenta-se um caso de estudo da aplicação dos algoritmos genéticos na síntese de circuitos digitais combinatórios, com base na análise e comparação de três referências de autores distintos.Com este estudo foi possível comparar, não só os resultados obtidos por cada um dos autores, mas também a forma como os algoritmos genéticos foram implementados, nomeadamente no que diz respeito aos parâmetros, operadores genéticos utilizados, função de avaliação, implementação em hardware e tipo de codificação do circuito.
机译:进化计算属于人工智能领域,是计算机科学的一个分支,已应用于解决工程学多个领域的问题。这项工作介绍了演化计算的最新技术及其在电子领域(称为“进化电子”(或“进化硬件”))中的一些应用,强调了组合数字电路的综合。进化计算的主要方面:基于查尔斯·达尔文物种进化过程的进化算法和基于某些动物的集体行为的群智能,关于进化算法,描述了进化策略,遗传程序设计,进化程序设计,更着重于遗传算法。关于群智能,描述了蚁群优化和粒子群优化。同时,还对Evolutionary Electronics进行了研究,简要解释了其中的一些应用领域,包括:机器人技术,FPGA,印刷电路板的布线,数字和模拟电路的综合,电信和控制器为了进行这项研究,在对三位不同作者的参考文献进行分析和比较的基础上,提出了遗传算法在组合数字电路综合中的应用案例研究,不仅可以进行比较,还可以进行比较。每个作者获得的结果,以及遗传算法的实现方式,即参数,使用的遗传算子,评估函数,硬件实现和电路编码类型。

著录项

  • 作者

    Alencar Marina Valença;

  • 作者单位
  • 年度 2015
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  • 正文语种 por
  • 中图分类

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