Evolutionary Methods for the Design of Digital Electronic Circuits and Systems
Sayısal Elektronik Devrelerin ve Sistemlerin Tasarımı için Evrimsel Yöntemler
- Tez No: 737891
- Danışmanlar: PROF. DR. TUGHRUL ARSLAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1999
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Cardiff University (Prifysgol Caerdydd)
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Devreler ve Sistemler Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 231
Özet
Elektronik sistemlerin karmaşıklığındaki sürekli artmasına bağlı olarak, elektronik sistemlerin tasarımı için etkili metodolojilere olan talep de artmaktadır. Artan tasarım hedefleri (örneğin, düşük güç, yüksek verim, küçük alan) ile birlikte karmaşıklıktaki bu artış, tasarımcıyı zorlamaktadır. Bu nedenle, tasarımcıya performans optimizasyonu konularına yardımcı olacak etkili CAD araçlarına talep vardır. Elektronik tasarım arama uzayının karmaşıklığı, tasarım prosedüründe yapay zeka tabanlı tekniklerin kullanımını arttırmıştır. Bu tezde bu amaçla Genetik Algoritmalar kullanılmıştır. Bu algoritmalar, elektronik devre tasarımı problemi gibi karmaşık ve hesaplama açısından zor problemlerle ilgili problemlerle başa çıkmada yüksek derecede başarı göstermiştir. Bu tez, genetik algoritma tabanlı sayısal devre tasarımı/sentezi için CAD aracı geliştirmek için yapılan araştırmaları anlatmaktadır. Araştırmalar, devrelerin yapısal tasarımı için yeni bir özel genetik algoritmanın geliştirilmesine yol açmıştır. Devreye özgü çok sayıda genetik operatör üretilmiş ve bunların kullanımı geleneksel genetik operatörlerle birlikte araştırılmıştır. Genetik algoritma içinde devreye özgü geliştirilen yöntemlerin kullanımı araştırılmıştır. Bunlar, bir hedef fonksiyona ait devrenin kapı düzeyinde tasarımı, hata bulma ve hatayı düzeltmeyi içeren algoritmalardır. Soruna özgü geliştirilen yöntemlerin genetik algoritmanın performansı üzerindeki etkisi, yakınsama hızı, yerel minimum/maksimumlardan kurtarma vb. konular açısından araştırılmıştır. Uygulanan genetik algoritma, yapısal genetik/evrimsel algoritmalar üzerine şimdiye kadar yayınlanmış çalışmalarda gösterilmeyen boyut ve karmaşıklıkta aritmetik ve mantık devreleri tasarlayabilmektedir.
Özet (Çeviri)
With the continuous increase in the complexity of electronic systems, there is increasing demand for effective methodologies for the design of such electronic systems. This increase in complexity together with the increasing number of design objectives (e.g. low power, high throughput, small area) provide the designer with a very hard task. For this reason there is a demand for effective CAD tools which perform some of the design tasks leaving the designer to concentrate on performance optimisation issues. The complexity of the electronic design search space has encouraged the use of AI based techniques in the design procedure. One such technique, which is used in this thesis, is called Genetic Algorithms. These algorithms have shown a high degree of flexibility in dealing with problems with complex and computationally hard problems, such as the electronic circuit design problem. This thesis describes investigations carried out in order to develop a genetic algorithm based digital circuit design/synthesis CAD tool. The investigations have led to the development of a novel custom genetic algorithm for the structural design of circuits. A number of circuit-specific genetic operators have been produced and their use has been investigated together with conventional genetic operators. The use of circuit-specific heuristics have been investigated within the Genetic framework. These include those based on use of a tautology and others which involve fault complementing. The effect of such heuristics has been investigated on the performance of the genetic algorithm in terms of issues such as speed of convergence, recovery from local minima/maxima, etc. The implemented genetic algorithm is able to design arithmetic and logic circuits with size and complexity which have not been demonstrated in published work so far on structural genetic/evolutionary algorithms.
Benzer Tezler
- Particle swarm optimization for electronic circuit design automation
Elektronik devre tasarım otomasyonu için parçacık sürü optimizasyonu
REVNA ACAR VURAL
Doktora
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM
- Evrimsel algoritmalarla filtre tasarımları
Filter designs with evolutionary algorithms
YİĞİT ÇAĞATAY KUYU
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FAHRİ VATANSEVER
- An enhanced multi-objective evolutionary algorithm (MOEA/D-DE) for the applications of analog sizing with both W/L and a novel operating point driven (OPD) based methods
Analog devrelerin transistör boyutlarının belirlenmesi amacıyla kullanılan W/L ve OPD yöntemlerini içeren geliştirilmiş çok objektifli evrimsel algoritma
MURAT PAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNHAN DÜNDAR
- Filtre devrelerinde evrimsel algoritmalar kullanarak transfer fonksiyonu optimizasyonu
Transfer function optimization using evolutionary algorithms in filter circuits
TUĞBA SAATÇI AYTEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM
- Equivalence checking of designs modeled in simulink implemented in low level
Simulinkte modellenen tasarımların alt seviyedeki gerçeklemeleriyle denkliklerinin sınanması
MUHARREM ORKUN SAĞLAMDEMİR
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNHAN DÜNDAR
DOÇ. DR. MEHMET ALPER ŞEN